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神经网络初始化：xavier，kaiming、ortho正交初始化在CNN网络中的使用
xavier、ortho是神经网络中常用的权重初始化方法，在全连接中这两种权重初始化的方法比较好理解，但是在CNN的卷积网络中的具体实现却不好理解了。 在CNN网络中xavier的初始化可以参看： 【转载】 xavier，kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷积神经网络是什么意思【转载】 xavier，kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷积神经网络是什么意思
原文地址： https://www.cnblogs.com/liuzhan709/p/10092679.html ======================================================= xavier初始化出自论文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network, 论文讨论的是全连接神经网络，fan_iXavier、kaiming分布
Xavier在tanh中表现的很好，但在Relu激活函数中表现的很差，所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 U(−bound,bound) (2)kaiming正态分布 N(0,std)网络权重初始化方法 常数初始化、Lecun、Xavier与He Kaiming
梯度消失与梯度爆炸 梯度为偏导数构成的向量。 损失函数收敛至极小值时，梯度为0（接近0），损失函数不再下降。我们不希望在抵达极小值前，梯度就为0了，也不希望下降过程过于震荡，甚至不收敛。梯度消失与梯度爆炸分别对应这2种现象， 梯度消失(vanishing gradients)：指的是在训练过程中，梯度（偏导）Pytorch神经网络初始化kaiming分布
函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算。 增益值gain是一个比例值，来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。 fan_in和fan_out pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor)网络权重初始化方法总结（下）：Lecun、Xavier与He Kaiming
目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接