函数的增益值
torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)
提供了对非线性函数增益值的计算。
增益值gain是一个比例值,来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。
fan_in和fan_out pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor): dimensions = tensor.ndimension() if dimensions < 2: raise ValueError("Fan in and fan out can not be computed for tensor with fewer than 2 dimensions") if dimensions == 2: # Linear fan_in = tensor.size(1) fan_out = tensor.size(0) else: num_input_fmaps = tensor.size(1) num_output_fmaps = tensor.size(0) receptive_field_size = 1 if tensor.dim() > 2: receptive_field_size = tensor[0][0].numel() fan_in = num_input_fmaps * receptive_field_size fan_out = num_output_fmaps * receptive_field_size return fan_in, fan_out
xavier分布
xavier分布解析:https://prateekvjoshi.com/2016/03/29/understanding-xavier-initialization-in-deep-neural-networks/
假设使用的是sigmoid函数。当权重值(值指的是绝对值)过小,输入值每经过网络层,方差都会减少,每一层的加权和很小,在sigmoid函数0附件的区域相当于线性函数,失去了DNN的非线性性。
当权重的值过大,输入值经过每一层后方差会迅速上升,每层的输出值将会很大,此时每层的梯度将会趋近于0.
xavier初始化可以使得输入值x x x<math><semantics><mrow><mi>x</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">x</annotation></semantics></math>x方差经过网络层后的输出值y y y<math><semantics><mrow><mi>y</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">y</annotation></semantics></math>y方差不变。
(1)xavier的均匀分布
torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1)
也称为Glorot initialization。
> w = torch.empty(3, 5) > nn.init.xavier_uniform_(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
(2) xavier正态分布
torch.nn.init.xavier_normal_(tensor, gain=1)
也称为Glorot initialization。
kaiming分布
Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。
(1) kaiming均匀分布
torch.nn.init.kaiming_uniform_ (tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')
也被称为 He initialization。
a – the negative slope of the rectifier used after this layer (0 for ReLU by default).激活函数的负斜率,
mode – either ‘fan_in' (default) or ‘fan_out'. Choosing fan_in preserves the magnitude of the variance of the weights in the forward pass. Choosing fan_out preserves the magnitudes in the backwards
pass.默认为fan_in模式,fan_in可以保持前向传播的权重方差的数量级,fan_out可以保持反向传播的权重方差的数量级。
> w = torch.empty(3, 5) > nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu')
(2) kaiming正态分布
torch.nn.init.kaiming_normal_ (tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')
也被称为 He initialization。
> w = torch.empty(3, 5) > nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
以上这篇对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]