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.

Building a Neural Network with PyTorch in 15 Minutes - Coding Challenge

Методы инициализации весов

Early Stopping in PyTorch to Prevent Overfitting (3.4)

Neural Network Learns to Play Snake

Introdução ao PyTorch - Redes Neurais - Primeiros passos com Pytorch - Deep Learning #1

L11.7 Weight Initialization in PyTorch -- Code Example

Reset Weights PyTorch Network - Deep Learning Course

Pytorch Quick Tip: Weight Initialization

Complete Pytorch Tensor Tutorial (Initializing Tensors, Math, Indexing, Reshaping)

PyTorch Tutorial 13 - Feed-Forward Neural Network

BLGPG-1F26CE3911BF-24-12-10-13

Новые материалы: