Kaiming

nn.Parameter 详解 （将 nn.Parameter 用于 nn.init.kaiming_normal 初始化）

Parameters是Variable的子类。Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性，即：当Paramenters赋值给Module的属性的时候，它会自动的被加到Module的参数列表中(即：会出现在parameters()迭代器中)。简单来说就是将一个不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面，
觉子·2022-12-22 13:06

[nn.Parameter]理解总结与初始化方法大全

参数是否初始化的区别三、参数初始化的方法1.均匀分布2.正太分布3.常数分布4.全1分布5.全0分布6.单位分布:question:7.xavier_uniform分布8.xavier_normal分布9.kaiming_uniform
panbaoran913·2022-12-22 13:04

Pytorch框架 || torch.nn.modules.Module(nn.Module)

文章目录1一个简单的网络2nn.Module.init_weight()2.1kaiming高斯初始化1一个简单的网络一个Pytorch模型应该以类的形式出现Pytorch训练模型应该是nn.Module
谜底是你_·2022-12-18 13:47

Pytorch权重初始化方法——Kaiming、Xavier

Pytorch权重初始化方法——Kaiming、Xavier结论结论写在前。Pytorch线性层采取的默认初始化方式是Kaiming初始化，这是由我国计算机视觉领域专家何恺明提出的。
扬尼斯的小迷弟·2022-12-17 15:42

Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）

Lesson13.5Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）  在进行了一系列的理论推导和代码准备工作之后，接下来，我们介绍参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier
Grateful_Dead424·2022-12-17 15:08

pytorch 参数初始化函数

useinitscheme:%s'%init_type)forminnet.modules():ifisinstance(m,(nn.Conv2d,nn.Conv3d)):ifinit_type=='kn':init.kaiming_normal
Great_lid·2022-12-16 13:35

大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读...(完结篇)

kaiming的MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一，YannLecun也在AAAI上讲Self-SupervisedLearning是未来的大势所趋。
机器学习社区·2022-12-16 12:44

CV入门（1）——权重初始化

Reference神经网络中的权重初始化：从基础到Kaiming的旅程（强烈推荐）Go最近学习到了stylegan中的EqualConv2d卷积操作，实在无法理解其中为什么对参数w增添了一个放缩系数scale
REstrat·2022-12-15 16:29

MAE(掩码自编码器)是可扩展的计算机视觉自监督学习方法

原文：He,Kaiming,XinleiChen,SainingXie,YanghaoLi,PiotrDoll'arandRossB.Girshick.
Civisky·2022-12-13 21:22

Kaiming的MAE，yeild 最简单直接的理解

今天看MAE代码的过程中，发现了enumerate配合yeild函数一起出现，弄得我是晕头转向，在查了一些资料后，总结如下。目录先对比四段代码MAE中的代码段:测试代码段三段代码的分析mae代码段对比代码段疑惑先对比三段代码MAE中的代码段:调用log_every的代码段fordata_iter_step,(samples,_)inenumerate(metric_logger.log_every
f(x)682·2022-12-08 17:44

模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）

Pytorch模型初始化：在模型类的__init__()函数中用nn.Linear(input_size,output_size)定义全连接层或者用nn.conv()定义卷积层时，默认使用kaiming_uniform
WWwicky·2022-12-06 00:05

首个大规模图文多模态数据集LAION-400M介绍

就在前几天（2022年12月），连Kaiming都入手这一领域，将MAE的思路与CLIP的思路结合，推出了FLIP，有兴趣可戳（https://arxiv.org/abs/2212.00794）。
木盏·2022-12-05 15:14

Kaiming He论文阅读笔记三——Simple Siamese Representation Learning

KaimingHe大神在2021年发表的ExploringSimpleSiameseRepresentationLearning，截至目前已经有963的引用，今天我们就一起来阅读一下这篇自监督学习论文。Siamese网络(wiki介绍)是应用于两个或多个输入的权重共享神经网络，它使用相同的权重，同时在两个不同的输入向量上协同工作以计算可比较的输出向量。通常其中一个输出向量是预先计算的，从而形成一个
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-05 09:55

论文推荐：使用带掩码的孪生网络进行自监督学习

kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍MaskedSiameseNetworks(MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。
数据派THU·2022-12-04 12:53

模型权重初始化代码

nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d,nn.ConvTranspose3d,nn.Linear,}forminself.modules():iftype(m)ininit_set:nn.init.kaiming_normal
wxyczhyza·2022-12-01 20:33

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming初始
hhhcbw·2022-12-01 07:35

Pytorch学习笔记——kaiming_uniform初始化

文章目录前言kaiming_uniform模型定义参数说明官方文档1.leaky_relu函数图像计算公式LeakyReLU模型定义参数说明Pytorch代码示例2.a参数前言在Pytorch的Linear
coder1479·2022-11-30 22:05

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

MNISTPytorch笔记目录：点击进入文章目录Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal
AndSonder·2022-11-30 17:55

NLP和CV的双子星，注入Mask的预训练模型BERT和MAE

kaiming的MAE和年初的CLIP可能是今年CV领域唯二的重磅文章，有预感MAE会成为CV领域和BERT地位相当的一篇文章。
机器学习社区·2022-11-30 13:56

Torch模型权重初始化

:forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)#nn.init.kaiming_normal
maxruan·2022-11-27 03:49

参数初始化kaiming

每一层的卷积计算结果的方差为1.反向传播的时候,每一层的继续往前传的梯度方差为1(因为每层会有两个梯度的计算,一个用来更新当前层的权重,一个继续传播,用于前面层的梯度的计算.)defweights_init_kaiming
江小北·2022-11-27 03:19

pytorch中卷积操作的初始化方法(kaiming_uniform_详解)

摘要：最近写了一篇文章，reviewers给了几个意见，其中之一就是：不同配置下的网络初始化条件是否相同，是怎样初始化的？之前竟然没有关注过这个问题，应该是torch默认情况下会初始化卷积核参数，这里详细讲解一下torch卷积操作的初始化过程。1.pytorch中的卷积运算分类在pycharm的IDE中，按住ctrl+鼠标点击torch.nn.Conv2d可以进入torch的内部卷积运算的源码(c
两只蜡笔的小新·2022-11-26 07:24

Kaiming He 何恺明 http://kaiminghe.com/

KaimingHe何恺明http://kaiminghe.com/ResearchScientistFacebookAIResearch(FAIR),MenloPark,CAIamaResearchScientistatFacebookAIResearch(FAIR)asof2016.BeforethatIwaswithMicrosoftResearchAsia(MSRA),whichIjoine
qq_27882259·2022-11-25 08:10

pytorch 初始化

一、初始化整个模型pytorch官方resnet代码forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight
leener-Y·2022-11-25 04:05

Focal loss原理解析

FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2017RBG和Kaiming大神的新作。
zsffuture·2022-11-25 01:38

xavier，kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷积神经网络是什么意思

xavierxavier初始化出自论文Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetwork,论文讨论的是全连接神经网络，fan_in指第i层神经元个数，fan_out指第i+1层神经元个数，但是我们的卷积神经网路是局部连接的，此时的fan_in，fan_out是什么意思呢。在pytorch中，fan_in指kernel_h
weixin_33819479·2022-11-23 16:50

【torch杂记】torch.nn.init.kaiming_normal_

torch.nn.init.kaiming_normal_文章目录torch.nn.init.kaiming_normal_参考源码参考torch.nn.init.kaiming_normal_python
椰子奶糖·2022-11-23 16:49

pytorch学习：xavier分布和kaiming分布

1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。常见的非线性函数的增益值（gain）有：2fan_in和fan_out以下是pytorch计算fan_in和fan_out的源码def_calculate_fan_in_and_f
UQI-LIUWJ·2022-11-23 16:16

权重初始化

目录1.为什么需要好的权重初始化2.kaiming初始化的两个方法2.1先来个结论2.2再来个源码3.推导的先验知识3.1用变量来看待问题3.2几个公式4.kaiming初始化4.1前向传播时每层的方差都是
allein_STR·2022-11-23 16:37

解决报错：Fan in and fan out can not be computed for tensor with fewer than 2 dimensions

文章目录一、问题描述二、解决方案Reference一、问题描述当模型参数初始化使用torch.nn.init.kaiming_normal_时：defreset_parameters(self,initializer
山顶夕景·2022-11-23 16:04

《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》论文阅读笔记

论文原文：http://arxiv.org/abs/1502.01852论文主要讨论了以ReLU为激活函数的网络的缺陷并提出了改进的激活函数PReLU与新的Kaiming初始化方法1.PReLU前向传播通道独立
家鸽er·2022-11-23 13:09

[论文笔记] Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

这篇是Kaiming大神在ICCV15上的工作，其主要工作是提出了ParametricRectifiedLinearUnit（PReLU）和一种新的参数初始化方式（在PyTorch等框架中称为Kaiming
Alexzhuan·2022-11-23 13:06

UserWarning: nn.init.kaiming_normal is now deprecated in favor of nn.init.kaiming_normal_.

UserWarning:nn.init.kaiming_normalisnowdeprecatedinfavorofnn.init.kaiming_normal_.解决：出现警告的原因，是torch版本的更新导致之前的参数不再使用
irober·2022-11-21 14:47

Resnet50残差网络代码详解

Resnet50是Resnet残差网络系列的代表网络,由Kaiming于2016年发表于CVPR论文地址：CVPR2016OpenAccessRepository参考代码：https://github.com
春野运·2022-11-21 12:29

2021(self-supervised) - 浅谈MAE《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

文章目录原文地址论文阅读方法前因初识相知分析问题具体技术部分实验回顾原文地址https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf论文阅读方法三遍论文法前因最近没太关注自监督学习领域的进展，但最近几天公众号都在疯狂推送这篇kaiming
我是大黄同学呀·2022-11-19 09:45

样本均衡之Focal-Loss

论文地址：FocalLossforDenseObjectDetectionICCV2007RBG和Kaiming大神新作要解决的问题：一阶段网络出现后，发现一阶段网络的检测准确率不如二阶段网路。
maxruan·2022-11-12 04:41

Resnet 介绍

它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian。绝对是华人学者的骄傲啊。
等待破茧·2022-10-26 19:15

pytorch:常见的pytorch参数初始化方法总结

torch.nn.init.uniform_()2)正态分布初始化torch.nn.init.normal_()3)常量初始化torch.nn.init.constant_()4)Xavier均匀分布5）Xavier正态分布初始化6)kaiming
tony365·2022-10-22 07:18

CNN 日常总结

pytorch链接kaiming初始化方法针对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PytorchexampleWeightDecay用于penalizecomplexmodeltraining
EmoC001·2022-10-15 07:21

论文推荐：使用带掩码的孪生网络进行自监督学习

kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍MaskedSiameseNetworks(MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。
·2022-08-26 11:49

深度学习参数初始化（二）Kaiming初始化 含代码

目录一、介绍二、基础知识三、Kaiming初始化的假设条件四、Kaiming初始化的简单的公式推导1.前向传播2.反向传播五、Pytorch实现深度学习参数初始化系列：（一）Xavier初始化含代码（二
小殊小殊·2022-07-30 11:34

CNN实验报告

BN（二）激活函数1.tanh2.LeakyReLU3.sigmoid（三）正则化L2正则DropOut（四）优化器Adam（五）学习率衰减learning_rate=0.01学习率衰减（六）参数初始化kaiming_normal_xavier_normal
yizhi_hao·2022-07-28 21:09

5个时间序列预测的深度学习模型对比总结：从模拟统计模型到可以预训练的无监督模型

时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练MakridakisM-Competitions系列（分别称为
·2022-07-15 11:06

Pytorch学习笔记——fan_in和fan_out

方法一方法二小结前言在前一篇文章中介绍了kaiming均匀初始化方法，其中有一个mode参数，可以是fan_in和fan_out，本文研究一下这两个参数的含义。
coder1479·2022-07-10 12:10

PyTorch模型参数初始化

文章目录PyTorch默认模型参数初始化Conv2dBatchNorm2dLinearPyTorch提供的初始化方式初始化为常数初始化使值采样于某种分布Xavier初始化Kaiming初始化其他gain
森尼嫩豆腐·2022-07-10 12:10

物体检测之FasterRCNN学习笔记

RCNNFastRCNNFasterRCNNProposal生成过程锚点（Anchor）RegionProposalNetwork（RPN)ROIPoolingLayer整体流程及容易混淆的地方测试过程训练过程小结相关背景FasterRCNN是kaiming
隔壁老皮·2022-07-10 07:20

深度学习训练之卷积核参数初始化（Constant、Random、Xavier、Kaiming）系统详细总结

random）初始化2.1随机分布的参数初始化2.2正态分布的参数初始化3、卷积核参数Xavier初始化3.1基于Xavier的随机参数初始化和正态分布参数初始化3.2进阶版的Xavier4、卷积核参数Kaiming
全息数据·2022-07-01 07:02

基于python的opencv计算机视觉基础知识及例程代码【视觉入门看这一篇就够了】

我个人比较喜欢的近年计算机视觉领域代表论文He,Kaiming,etal.
zhaohaobingSUI·2022-04-26 07:24

[十五]深度学习Pytorch-权值初始化(Xavier和Kaiming)

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2·2022-04-11 04:04

[经典网络]：Mask R-CNN 网络结构详解 : R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, FCN

论文：He,Kaiming,etal.
GitKid·2022-04-05 22:19
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