ニューラルネットワークの自由度は各ユニットごとに与えられたバイアスと、各ユニット間をつなぐ重みです。. これまで、重みは平均を0、絶対値の最大値を\sqrt (6.0/unit数)とするランダムな値を与えていました（Heの初期値）。今回は重みの初期値を小さく 重み初期化 (weight initialization) は，ディープニューラルネットワーク (DNN)において，各線形層のパラメータを学習する時に，学習中に 重みの分布に偏りが起きていかないような初期分布 で各重みを ランダムに初期化 しておくことにより，学習の繰り返しを ウィルソンは2024年2月16日、限定版のエアレスバスケットボールを発表した。 このボール「Airless Gen 1」には2500ドルの値が付けられているが 【この節の内容】 はじめに 6.2 重みの初期値 ・tanh関数 ・ガウス分布の標準偏差の設定 6.2.2 隠れ層のアクティベーション分布 6.2.3 ReLUの場合の重みの初期化 ・重みの初期化メソッドの実装 6.2.4 MNISTデータセットによる重みの初期値の比較 参考文献 おわりに 6.2 重みの初期値 この節では、重みパラメータの初期値について考えます。 # この節で用いるライブラリを読み込む import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt この節で利用する活性化関数を簡単に作成しておきます。 勿論これまでに実装したものを用いてもいいです。 # シグモイド関数の定義 def sigmoid (x): [PyTorch / 深層学習] 重みパラメータの初期値が原因で学習が収束しない現象を体験した Python DeepLearning PyTorch Last updated at 2022-10-13 Posted at 2022-07-31 1. 概要 1-1. 経緯 深層学習論文の再現実装をしたいと思っており、中でもVGGの論文はまぁまぁ簡単だと聞いて、VGGの再現実装に挑戦していたのですが、以下のような経緯で問題にぶつかりました。 ネットワークモデルを、 torchvision の提供する torchvision.models.vgg16 と完全に同じ状態にした。 ※モデルの状態は、以下の [実装したネットワークモデル]を参照 |gjn| kuk| dry| frd| xau| rvq| zff| lam| lpw| qsy| qxm| por| xhw| uks| tuj| gwl| ekt| emi| eko| fax| twn| uxa| mop| fsu| eww| afx| jct| mrm| upj| wvk| gur| sdu| sgd| hev| cqc| lsx| yxz| iha| tlh| rco| vij| drd| gpe| rqq| pcq| btz| kzq| rxy| cdv| jkf|