pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用。

介绍分两部分:

1. Xavier,kaiming系列;

2. 其他方法分布

 

Xavier初始化方法,论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》

公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分布两种。

1. Xavier均匀分布

torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1)

xavier初始化方法中服从均匀分布U(−a,a) ,分布的参数a = gain * sqrt(6/fan_in+fan_out),

这里有一个gain,增益的大小是依据激活函数类型来设定

eg:nn.init.xavier_uniform_(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization

 

2. Xavier正态分布

torch.nn.init.xavier_normal_(tensorgain=1)

xavier初始化方法中服从正态分布,

mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out)

 

kaiming初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》,公式推导同样从“方差一致性”出法,kaiming是针对xavier初始化方法在relu这一类激活函数表现不佳而提出的改进,详细可以参看论文。

 

3. kaiming均匀分布

torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensora=0mode='fan_in'nonlinearity='leaky_relu')

此为均匀分布,U~(-bound, bound), bound = sqrt(6/(1+a^2)*fan_in)

其中,a为激活函数的负半轴的斜率,relu是0

mode- 可选为fan_in 或 fan_out, fan_in使正向传播时,方差一致; fan_out使反向传播时,方差一致

nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ,默认值为 。 leaky_relu

nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

 

4. kaiming正态分布

torch.nn.init.kaiming_normal_(tensora=0mode='fan_in'nonlinearity='leaky_relu')

此为0均值的正态分布,N~ (0,std),其中std = sqrt(2/(1+a^2)*fan_in)

其中,a为激活函数的负半轴的斜率,relu是0

mode- 可选为fan_in 或 fan_out, fan_in使正向传播时,方差一致;fan_out使反向传播时,方差一致

nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ,默认值为 。 leaky_relu

nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

2.其他

 

5. 均匀分布初始化

torch.nn.init.uniform_(tensora=0b=1)

使值服从均匀分布U(a,b)

 

6. 正态分布初始化

torch.nn.init.normal_(tensormean=0std=1)

使值服从正态分布N(mean, std),默认值为0,1

 

7. 常数初始化

torch.nn.init.constant_(tensorval)

使值为常数val nn.init.constant_(w, 0.3)

 

8. 单位矩阵初始化

torch.nn.init.eye_(tensor)

将二维tensor初始化为单位矩阵(the identity matrix)

 

9. 正交初始化

torch.nn.init.orthogonal_(tensorgain=1)

使得tensor是正交的,论文:Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks” - Saxe, A. et al. (2013)

 

10. 稀疏初始化

torch.nn.init.sparse_(tensorsparsitystd=0.01)

从正态分布N~(0. std)中进行稀疏化,使每一个column有一部分为0

sparsity- 每一个column稀疏的比例,即为0的比例

nn.init.sparse_(w, sparsity=0.1)

 

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