pytorch mnist分類權重如何初始化

在PyTorch中，對MNIST分類任務進行權重初始化，可以使用以下方法：

1. 使用torch.nn.init模塊中的預定義函數。例如，使用Xavier初始化（也稱為Glorot初始化）或He初始化。這些初始化方法有助于在訓練初期加速收斂。

import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            init.xavier_uniform_(m.weight)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            init.kaiming_uniform_(m.weight, nonlinearity='relu')
            init.zeros_(m.bias)

2. 使用torch.nn.init模塊中的normal_函數，并設置std參數。例如，可以設置權重標準差為0.05。

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.05)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.05)
            init.zeros_(m.bias)

3. 使用自定義權重初始化方法?？梢愿鶕W絡結構和任務需求，設計自己的權重初始化策略。

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            # 自定義線性層權重初始化
            init.uniform_(m.weight, -1, 1)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            # 自定義卷積層權重初始化
            init.kaiming_uniform_(m.weight, nonlinearity='relu')
            init.zeros_(m.bias)

在定義好權重初始化函數后，可以在創建模型實例后調用該函數，以確保權重被正確初始化。

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(28 * 28, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10)
)

initialize_weights(model)