MSRAInitializer

class paddle.fluid.initializer.MSRAInitializer(uniform=True, fan_in=None, seed=0)[源代码]

该接口实现MSRA方式的权重初始化(a.k.a. Kaiming初始化)

该接口为权重初始化函数,方法来自Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren 和 Jian Sun所写的论文: Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification 。这是一个鲁棒性特别强的初始化方法,并且适应了非线性激活函数(rectifier nonlinearities)。 可以选择使用均匀分布或者正太分布初始化权重; 在均匀分布中,范围为[-x,x],其中:

\[x = \sqrt{\frac{6.0}{fan\_in}}\]

在正态分布中,均值为0,标准差为:

\[\sqrt{\frac{2.0}{fan\_in}}\]
参数:
  • uniform (bool) - 为True表示使用均匀分布,为False表示使用正态分布
  • fan_in (float16|float32) - MSRAInitializer的fan_in。如果为None,fan_in沿伸自变量,多设置为None
  • seed (int32) - 随机种子

返回:对象

注解

在大多数情况下推荐设置fan_in为None

代码示例

import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.data(name="data", shape=[32, 32], dtype="float32")
fc = fluid.layers.fc(input=x, size=10, param_attr=fluid.initializer.MSRAInitializer(uniform=False))