keras之权重初始化方式
作者:Lzj000lzj 发布时间:2023-06-01 19:04:44
标签:keras,权重,初始化
在神经网络训练中,好的权重 初始化会加速训练过程。
下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。
不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法,一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer
model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))
# also works; will use the default parameters.
model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))
几种初始化方法
keras.initializers.Zeros()#全0
keras.initializers.Ones()#全1
keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None))#指定均值和方差的正态分布初始化
keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)#指定下边界和上边界的均匀分布初始化
keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)#截尾高斯分布初始化,位于均值两个标准差以外的数据将会被丢弃并重新生成,形成截尾分布
自定义初始化
def my_init(shape, dtype=None):
return K.random_normal(shape, dtype=dtype)
model.add(Dense(64, init=my_init))
补充知识:Keras中权重weight的初始化
Keras 的原始构造模块是模型,最简单的模型称为序贯模型, Keras 的序贯模型是神经网络层的线性管道 ( 堆栈) 。
以下代码段定义了 一个包含 12 个人工神经元的单层 网络,它预计有 8 个输入变量 ( 也称为特征):
from keras.models import Sequential
model =Sequential()
model.add(12,input_dim=8,kernel_initializer='random_uniform')
每个神经元可以用特定的权重进行初始化 。 Keras 提供了 几个选择 , 其中最常用的选择如下所示。
random_unifrom:权重被初始化为(-0.5,0.5)之间的均匀随机的微小数值,换句话说,给定区间里的任何值都可能作为权重 。
random_normal:根据高斯分布初始化权重,其中均值为0,标准差为0.05。
zero:所有权重被初始化为0。
来源:https://blog.csdn.net/Lzj000lzj/article/details/94355756
0
投稿
猜你喜欢
- 一、uni.navigateTo(OBJECT)保留当前页面,跳转到应用内的某个页面,使用uni.navigateBack可以返回到原页面u
- 本文讲述了python实现删除文件与目录的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:os.remove(path)删除文件 path.
- 在上一篇博客中,已经将环境搭建好了。现在,我们利用搭建的环境来运行一条测试脚本,脚本中启动一个计算器的应用,并实现加法的运算。创建模拟器在运
- javascript中的数组对象捆绑了强大的方法因此它可以用很简短的代码实现强大的数组操作而这些功能要C或者c++实现的话可能需要花费几倍的
- 首先我们解压$ unzip p8202632_10205_LINUX.zip解压后我们会发现多出了个文件夹,他是:Disk1,进入Disk1
- 这个游戏就是实现键盘上输入不同的数字,将圆分割成不同的几个部分,每部分用不同的颜色来实现。导入包导入随机包,pygame,系统包,time时
- 一、检测网络信息和系统信息 在Frontpage 2000 的Explorer管理器中选择帮助(Help)|关于Frontpage管理器(A
- 我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图。下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进
- 列表添加元素append(),extend(),insert(),+list区别回忆初学python的时候,对列表list添加元素时,对类表
- 学习Python过程中,发现没有switch-case,过去写C习惯用Switch/Case语句,官方文档说通过if-elif实现。所以不妨
- 原文: gradio.app/interface-s…1.全局状态例子来解释import gradio as grsc
- 一、从外部文档中粘贴时,如果只要文字而不想要其格式,可以使用“Edit→paste as text”命令,不要直接用Ctrl+V。二、当有浏
- 将一个CSV格式的文件分割成两个CSV文件本项目可以按照比例将一个csv文件分割成两个csv文件,效果是:在C:\algo_file文件夹下
- 创建类from django.forms import ModelFormfrom django.forms import widgets
- 你知道(X)HTML中最多余的标签中是什么吗?在我看来就是这个<a>标签,不错,就是每个网站使用最多的超级链接标签<a&g
- 调用jupyter notebook文件内的函数一种简单方法python开发环境jupyter notebook良好的交互式和模块化受到很多
- Tensorflow二维、三维、四维矩阵运算(矩阵相乘,点乘,行/列累加)1. 矩阵相乘 根据矩阵相乘的匹配原则,左乘矩阵的列数要等于右乘矩
- 安装cuda 我强调下 这个需要注意版本问题的注意 (个人的想法,安装思路,仅供参考)pytorch 需要注意这个现在支持的版本.根据这个支
- python检查值是否已经存在于字典列表中a = [ {'main_color': 're
- 前言:牛奶冻曲线(blancmange curve),因在1901年由高木贞治所研究,又称高木曲线。在单位区间内,牛奶冻函数定义为:分形曲线