如何在神经网络的Xavier初始化中计算扇入和扇出?
变化我已经发现神经网络中权重的Xavier初始化,都提到了一个扇入和一个扇出;你能否告诉我们如何计算这两个参数?具体用于这两个示例:如何在神经网络的Xavier初始化中计算扇入和扇出?
1)初始化卷积层的权重,使用形状为[5,5,3,6](宽度,高度,输入深度,输出深度)的滤波器; 2)用形状[400,120](即,将400个输入变量映射到120个输出变量上)初始化完全连接层的权重。
谢谢!
回答:
我理解的是在进出卷积层的风扇被定义为:
fan_in = n_feature_maps_in * receptive_field_height * receptive_field_width fan_out = n_feature_maps_out * receptive_field_height * receptive_field_width/max_pool_area
其中receptive_field_height
和receptive_field_width
对应于所考虑和max_pool_area
卷积层的高度的乘积和卷积层后面的最大池的宽度。
如果我错了,请纠正我。
来源:deeplearning.net
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