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Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)

时间:2019-12-19 09:27:58      阅读:92      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:std   return   size   lin   soft   dev   col   c11   重要   

Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)

Tensorflowを利用してもらった初めてに、どうしてもニューラルネットワークの初期化を迷っていることが避けない。
実はルールがあります、そしてやり方は簡単し、ご注意のところが薄がって、なんの困りがありませんはずだ。

まずコードの欠片を見せてください!

import tensorflow as tf def get_conv_weights(w, h, chn_in, chn_out): dim = [w, h, chn_in, chn_out] init_op = tf.truncated_normal(dim, mean=0.0, stddev=0.1) return tf.get_variable( name=‘weights‘, initializer=init_op) def get_fc_weights(chn_in, chn_out): dim = [chn_in, chn_out] init_op = tf.truncated_normal(dim, mean=0.0, stddev=0.1) return tf.get_variable( name=‘weights‘, initializer=init_op)

ここに書いてあるものはパラメーターの初期化です。stddevはその一番重要なセットだ。普通には0.1ー0.2に限定している。この範囲以外のセットはダメだ。
なぜダメだろうか、実際に運転すればすぐ分かるぞ。
とくにsoftmax-cross-entrophy lossとのお使い場合には立派な程度で役に立つ。

Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/thisisajoke/p/12065837.html

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迷上了代码!