keras模型中的默认初始化权重

权重的初始化，决定了模型训练的起点。一个良好的初始化可以加快训练过程，同时避免模型收敛至局部最小值。为了在训练过程中避免使得权重的变化总沿着同一个方向，我们尽量避免将所有权重都初始化为同一个值，如全0矩阵或全1矩阵。

往往我们使用均匀分布或者正则分布初始化权重矩阵。在使用tensorflow框架时，keras为我们提供了许多封装好的层，其中常见的有Dense全连接层，Conv2D卷积层等等。查阅文档我们发现默认的权重初始化都使用了glorot uniform :

Wij⇝U(−6n+m,6n+m)W_{ij} \rightsquigarrow U(-\sqrt{\frac{6}{n+m}} , \sqrt{\frac{6}{n+m}})Wij⇝U(−n+m6,n+m6)

其中，n为inputs的个数，m为outputs的个数。在由输入输出个数决定的 [-limit, limit] 的范围中使用均匀分布初始化。

除了默认的使用glorot uniform初始化矩阵以外，keras还封装了例如Glorot Normal， RandomNormal，RandomUniform等等权重初始化的方式。

keras模型中的默认初始化权重相关推荐

C++中的默认初始化
c++中涉及到内置类型.复合类型.STL对象.结构体.类等对象,初始化也有很多类型:默认初始化.拷贝初始化.直接初始化. 默认初始化是指未指定变量具体值时,变量自动被初始化.默认初始化存在很多差异,分 ...
在 Keras 模型中使用预训练的词嵌入
原文地址在这里. 什么是词嵌入? "词嵌入"是一系列旨在将语义映射到几何空间的自然语言处理技术.这是通过将数字向量与字典中的每个单词相关联来完成的,这样任何两个向量之间的距离(例如 ...
Keras模型中数据维度报错
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape 使 ...
python权重初始值设置_pytorch自定义初始化权重的方法
在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化.但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值. 核心思想就是构 ...
keras保存模型_onnx+tensorrt部署keras模型
由于项目需要,最近捣鼓了一波如何让用tensorrt部署训练好的模型来达到更快的推理速度,期间花费了大量的时间在知乎和各种网页上去搜索别人的方案,但始终没有找到我想要的条理相对清晰的记录贴(也许只是我 ...
运用神经网络方法找寻集成学习中的最优权重
众所周知,如今在众多数据科学竞赛中的获奖方案中,使用集成学习算法已然成为了家常便饭.集成学习独有的依据一系列假设对大量机器学习算法进行训练的能力,不仅增加了模型的稳定性,同时也使得模型的精确程度得到了 ...
Keras中保存和加载权重及模型结构
微信公众号 1. 保存和加载模型结构 (1)保存为JSON字串 json_string = model.to_json() (2)从JSON字串重构模型 from keras.models impor ...
CV：基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的脸部表情或性别的gradcam(可视化)
CV:基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的脸部表情或性别的gradcam(可视化) 目录设计思路核心代码设计思路核心代码 #CV:基于keras利用训练好的hdf ...
Keras官方中文文档：关于Keras模型
关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: ...

keras模型中的默认初始化权重

keras模型中的默认初始化权重相关推荐

最新文章

热门文章