Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)
Tensorflowを利用してもらった初めてに、どうしてもニューラルネットワークの初期化を迷っていることが避けない。
実はルールがあります、そしてやり方は簡単し、ご注意のところが薄がって、なんの困りがありませんはずだ。
まずコードの欠片を見せてください！
import
tensorflow
as
tf
def
get_conv_weights
(
w
,
h
,
chn_in
,
chn_out
):
dim
=
[
w
,
h
,
chn_in
,
chn_out
]
init_op
=
tf
.
truncated_normal
(
dim
,
mean
=
0.0
,
stddev
=
0.1
)
return
tf
.
get_variable
(
name
=
'weights'
,
initializer
=
init_op
)
def
get_fc_weights
(
chn_in
,
chn_out
):
dim
=
[
chn_in
,
chn_out
]
init_op
=
tf
.
truncated_normal
(
dim
,
mean
=
0.0
,
stddev
=
0.1
)
return
tf
.
get_variable
(
name
=
'weights'
,
initializer
=
init_op
)
ここに書いてあるものはパラメーターの初期化です。stddevはその一番重要なセットだ。普通には０．１ー０．２に限定している。この範囲以外のセットはダメだ。
なぜダメだろうか、実際に運転すればすぐ分かるぞ。
とくにsoftmax-cross-entrophy lossとのお使い場合には立派な程度で役に立つ。