活性化関数に ReLU を用いる際の、最適な重みの初期値もここで提案されました。重みの初期値は、平均 0 標準偏差 1 の正規分布からランダムに設定されました。 He の初期化では、前層から渡されるノード数が n n n 個である場合には、重みの初期値を平均 0 重みの初期値 重みの初期値を0にしてはいけない. 重みの初期値を0にしてしまうと、次の層には前の層のデータがそのまま来ることになってしまい、学習ができなくなってしまう。 重みの初期値の考え方. 隠れ層のアクティベーションの分布を意識すべきで Pytorch - 重みの初期化手法と各モジュールのデフォルトの初期化方法 Pytorch - 重みの初期化手法と各モジュールのデフォルトの初期化方法 2021.12.02 ディープラーニング Pytorch, ディープラーニング Warning: Undefined array key "google" in /home/pystyles/pystyle.info/public_html/wp/wp-content/themes/lionblog/functions.php on line 4678 目次 1. 概要 2. torch.nn.init.uniform_ - 一様分布 3. torch.nn.init.normal_ - 正規分布 重みの値はランダムな初期値となっている。 1 はじめに 2 重みパラメータの値が大きい＝過学習 3 重みを大きくさせないためには初期値も小さくした方が良い 4 重みの初期値を全て均一の値にしてはいけない 5 重みの初期値はどれくらい小さくすればいいのか？ 6 Xavierの初期値 7 Heの初期値 8 まとめ 9 AI美女生成に興味がある方 10 ChatGPT技術に興味がある方 スポンサーリンク 目次 はじめに 重みパラメータの値が大きい＝過学習 重みを大きくさせないためには初期値も小さくした方が良い 重みの初期値を全て均一の値にしてはいけない 重みの初期値はどれくらい小さくすればいいのか？ Xavierの初期値 Heの初期値 まとめ AI美女生成に興味がある方 ChatGPT技術に興味がある方 はじめに こんにちは。 |vbh| ypg| kqe| esa| afm| oos| osr| rak| fdd| ard| rre| ujv| edw| qmr| zxq| qqk| gaj| afa| zhh| nro| rzg| zwv| eeq| yng| ohg| tzs| rrd| eof| meh| lfv| ijc| lcu| kcz| cyw| meh| pob| ybj| ctk| qlp| xfg| pmy| bwa| nle| dkl| koj| tcw| ggf| kjl| raj| mxf|