位置: IT常识 - 正文

深度学习参数初始化(二)Kaiming初始化 含代码

编辑:rootadmin
深度学习参数初始化(二)Kaiming初始化 含代码

推荐整理分享深度学习参数初始化(二)Kaiming初始化 含代码,希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!

目录

一、介绍

二、基础知识

三、Kaiming初始化的假设条件 

四、Kaiming初始化的简单的公式推导

1.前向传播

2.反向传播

五、Pytorch实现

深度学习参数初始化系列:

(一)Xavier初始化 含代码

(二)Kaiming初始化 含代码

一、介绍

        Kaiming初始化论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.01852

        Xavier初始化在ReLU层表现不好,主要原因是relu层会将负数映射到0,影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限:要求关于0对称;线性。而ReLU激活函数并不满足这些条件,实验也可以验证Xavier初始化确实不适用于ReLU激活函数。所以何恺明在对此做了改进,提出Kaiming初始化,一开始主要应用于计算机视觉、卷积网络。

二、基础知识

1.假设随机变量X和随机变量Y相互独立,则有

        (1) 

 2.通过期望求方差的公式, 方差等于平方的期望减去期望的平方.

                (2)

 3.独立变量乘积公式

        (3)

4.连续性随机变量X的概率密度函数为f(x),若积分绝对收敛,则期望公式如下:

                        (4)

三、Kaiming初始化的假设条件 

        与Xavier初始化相似,Kaiming初始化同样适用Glorot条件,即我们的初始化策略应该使得各层的激活值和状态梯度的方差在传播过程中的方差保持一致;Kaiming初始化的参数仍然满足均值是0,且更新的过程中权重的均值一直是0。

        与Xavier初始化不同的,Kaiming初始化不在要求每层输出均值都是0(因为Relu这样的激活函数做不到啊);当然也不再要求f′(0)=1。

        Kaiming初始化中,前向传播和反向传播时各自使用自己的初始化策略,但是保证前向传播时每层的方差和反向传播时梯度的方差都是1。

四、Kaiming初始化的简单的公式推导

        我们使用卷积来进行推导,并且激活函数使用ReLU。

1.前向传播

        对于一层卷积,有:

                        (5)

         其中是激活函数前的输出,是权重的个数,是权重,是输入。

        根据(3)式,可将(4)式推导为:

        (6)

         根据假设,但是是上一层通过ReLU得到的,所以,则:

                (7)

 通过(2)式可得,则(7)式推导为:

深度学习参数初始化(二)Kaiming初始化 含代码

                        (8)

根据期望公式(4), 通过第层的输出来求此期望, 我们有, 其中表示ReLU函数.

                         (9)

其中表示概率密度函数,因为的时候,所以可以去掉小于0的区间, 并且大于0的时候,可推出:

                   (10)

因为是假设在0周围对称分布且均值为0, 所以也是在0附近分布是对称的, 并且均值为0(此处假设偏置为0),则

       (11) 

所以的期望是:

              (12)

 根据公式(2),因为的期望等于0,于是有:

则式(12)推导为:

                        (13)

将(13)式带入(8)式:

                        (14)

从第一层一直往前进行前向传播, 可以得到某层的方差为 :

这里的就是输入的样本, 我们会将其归一化处理, 所以, 现在让每层输出方差等于1, 即:

于是正向传播时,Kaiming初始化的实现就是下面的均匀分布:

高斯分布:

2.反向传播

因为反向传播的时候

                (15)

 其中表示损失函数对其求导. 为参数

根据(3)式:

 其中表示反向传播时输出通道数,最后得出

于是反向传播时,Kaiming初始化的实现就是下面的均匀分布:

高斯分布:

五、Pytorch实现import torchclass DemoNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(DemoNet, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 3) print('random init:', self.conv1.weight) ''' kaiming 初始化方法中服从均匀分布 U~(-bound, bound), bound = sqrt(6/(1+a^2)*fan_in) a 为激活函数的负半轴的斜率,relu 是 0 mode- 可选为 fan_in 或 fan_out, fan_in 使正向传播时,方差一致; fan_out 使反向传播时,方差一致 nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ,默认值为 。 leaky_relu ''' torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.conv1.weight, a=0, mode='fan_out') print('xavier_uniform_:', self.conv1.weight) ''' kaiming 初始化方法中服从正态分布,此为 0 均值的正态分布,N~ (0,std),其中 std = sqrt(2/(1+a^2)*fan_in) a 为激活函数的负半轴的斜率,relu 是 0 mode- 可选为 fan_in 或 fan_out, fan_in 使正向传播时,方差一致;fan_out 使反向传播时,方差一致 nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ,默认值为 。 leaky_relu ''' torch.nn.init.kaiming_normal_(self.conv1.weight, a=0, mode='fan_out') print('kaiming_normal_:', self.conv1.weight)if __name__ == '__main__': demoNet = DemoNet()
本文链接地址:https://www.jiuchutong.com/zhishi/300432.html 转载请保留说明!

上一篇:微信小程序获取用户openid(微信小程序获取手机号失败)

下一篇:学习CSS3,使用双旋转实现福到了的迎春喜庆特效(css3知识总结)

  • 增值税专用发票怎么开
  • 出口退税通俗理解
  • 5月份企业所得税
  • 公司垫付生育津贴凭证
  • 增值税小规模纳税人
  • 什么情况下用资本公积科目
  • 电子发票密码区显示不全
  • 企业稳岗补贴怎么查
  • 个税手续费返还计入哪个科目
  • 资产损失税前扣除管理办法
  • 企业想成为退税商店需具备哪些条件
  • 股权转让如何避免土地增值税
  • 普通增值税发票可以抵税吗?
  • 异地学习期间产生的餐费住宿费怎么做账?
  • 募集资金怎么算
  • 费用进项税额转出怎么做账务处理分录
  • 银行承兑汇票贴现怎么算
  • 未给对方开票对方举报情况怎么写
  • 水利建设专项收入计入什么科目
  • 总资产利润率计算公式是什么意思
  • 本年利润余额负数表示什么意思
  • 会务费税务处理
  • 金蝶银行日记账取消勾对
  • 部队医院学校都没有税号吗
  • 小规模查账征收增值税怎么算
  • 利润分配补亏
  • 如何设置电脑关机时清理使用痕迹
  • 个人独资企业怎么取钱
  • 专用发票抵扣和免税区别
  • 在建工程的施工方案可以外传吗
  • 电子税务局清算备案能撤销吗
  • 重装系统j
  • 增值税中进项税额比对异常能作废申报吗
  • 票据融资都有哪些方式
  • win10开机强制进入修复模式
  • 医疗保险在外地交了老家还要交吗
  • 开发产品结转到哪个科目
  • html 调用扫码
  • php验证码识别
  • 一键部署web应用
  • thinkphp项目怎么部署
  • 0.96寸OLED显示汉字
  • windowsserver2012r2远程协助灰色
  • php第三方支付
  • 微信公众号的推送
  • 结算业务书汇票怎么写
  • vue 同局域网访问不到的问题及解决
  • 河南巩义黄河治理项目土方工程有哪些
  • 资产处置损益会计科目
  • 外地职工的界定
  • 固定资产清理残料收入
  • 补交去年工会经费会计分录
  • 分公司是否具有独立承担民事责任的能力
  • 差额发票如何做账
  • 土地使用权出资是什么意思
  • 小微企业a201010表怎么填
  • 什么是对公账户?
  • 保险公司理赔款如何入账
  • 商业折扣的会计分录
  • 房地产企业以土地入股如何交纳企业所得税
  • 多种不同的 MySQL 的 SSL 配置
  • sql server的介绍
  • mysql密码忘记了怎么找回
  • win8系统如何激活
  • 电脑上的win8键盘怎么打开
  • win 2008
  • 有没有win8系统
  • fstab文件详解修改
  • win7系统点击图标没反应
  • 关于我和鬼变成家人的那件事
  • javascript数组的方法
  • js设置图片宽度
  • 安卓录制音频
  • 扇形的菜
  • java教程 视
  • jquery iframe写入内容
  • 学习jQuey中的return false
  • 开展税务培训
  • 西安车位过户需要多少费用
  • 2024年深圳房价
  • 免责声明:网站部分图片文字素材来源于网络,如有侵权,请及时告知,我们会第一时间删除,谢谢! 邮箱:opceo@qq.com

    鄂ICP备2023003026号

    网站地图: 企业信息 工商信息 财税知识 网络常识 编程技术

    友情链接: 武汉网站建设