limx趋于4 x-4/limx→0根号xx-2

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-09 01:04 标签： limx→0根号x

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H1?是第一层神经元的输出因此：
0 0

0

0 这里必须有独立性假设和零均值假设 从这里可以看出，输入的数据的方差为1但仅仅经过了一个前向传播，方差变为了 H2?则标准差就變为 n，因此越往后面传播标准差越大，数据的范围也越来越大最终超过数据可表示的范围，引发nan如何控制神经网络中的方差呢？很簡单我们只需要让 Var(W)=n1?，即每一层传播的方差均为 n1?这样就能使整个神经元的方差稳定下来。

  • 方差一致性：保持数据尺度维持在恰当范圍通常方差为1
  • 针对神经网络中存在激活函数的情况，应该如何初始化以满足方差一致性这里介绍两种初始化方法：Xavier初始化和Kaiming初始化

Xavier初始化方法是针对于饱和函数例如Sigmoid函数或者Tanh函数使用的

对于某一层神经网络，同时考虑前向传播和后向传播则必须满足下面两个等式：

ni?為输入层神经元个数， n_{i+1}为输出层神经元个数； ni+1?为输出层神经元个数；因此 Xavier采用的是均匀分布，则设

Xavier初始化方法是针对于ReLU函数及其变种

對于ReLU激活函数：

不良的初始化会引起输出值过大或过小从而引发梯度爆炸或梯度消失，导致模型无法正常训练PyTorch中提供了十种初始化方法，可分为四大类：

  • 功能：计算激活函数的方差变化尺度
总感觉等于2倍limx→0根号x2,当x为-1时就是2倍limx→0根号x2比limx→0根号x五大啊。。

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