ディープニューラルネットワークは通常、トレーニング中に安定した信号伝搬を保証するために適切に選択された初期分散を使用して、ランダムな重みで初期化されます。ただし、分散を選択する方法についてのコンセンサ

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:13

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710261761595653186/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12661v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12661v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.12661v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ゼロの初期化: ゼロと 1 のみを使用した残留ネットワークの初期化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワークは通常、トレーニング中に安定した信号伝搬を保証するために適切に選択された初期分散を使用して、ランダムな重みで初期化されます。ただし、分散を選択する方法についてのコンセンサ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710261761595653186"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:13</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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