ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ ВЕСОВ PYTORCH

PyTorch - это широко используемая библиотека для глубокого обучения на Python, которая обладает широким спектром функций для создания и обучения нейронных сетей. При работе с нейронными сетями, инициализация весов - это важная часть процесса. В PyTorch есть несколько методов для инициализации весов.

Один из методов, наиболее часто используемый при инициализации весов - это метод Xavier. Этот метод был предложен Яном Лекуном, чтобы инициализировать веса, чтобы сохранить дисперсию на выходе каждого слоя одинаковой с дисперсией на его входе, что может помочь с обучением. В PyTorch, метод Xavier может быть реализован в виде:

import torch.nn as nnclass Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(512, 256)        nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)        nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)        nn.init.xavier_uniform_(self.fc3.weight)

В этом примере метод Xavier используется для инициализации весов в трех полносвязных слоях. Каждый слой инициализируется с помощью функции nn.init.xavier_uniform_.

Кроме метода Xavier, в PyTorch также имеются другие методы инициализации весов, такие как He и Kaiming, которые также могут быть очень полезны для инициализации весов вашей модели. Выбор метода инициализации весов может зависеть от архитектуры вашей модели и конкретной задачи.