[发明专利]一种基于幂律分布的权重初始化方法有效
| 申请号： | 202110492649.X | 申请日： | 2021-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN113255883B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 孙仁诚;邢彤彤;隋毅;孙凤霄;尹来国;陈珊 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/2321 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 张世功 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能领域，涉及一种优化、提升网络训练过程的权重初始化方法，先建立cifar10数据集的AlexNet和ResNet32网络模型，并计算卷积层权重数量；再生成各个卷积层参数初始化所需要的一种基于幂律分布的分布数据；并在深度学习模型中应用本发明提出的初始化数据进行权重初始化，再将提出的基于幂律分布的权重初始化方法与现有的初始化方法进行对比，本发明与现有技术相比，在权重初始化领域，突破固有的随机分布、均匀分布以及正态分布的数学模型，引入使用幂律分布初始化的概念，并在实验中得到有效的验证。其总体构思巧妙，具有普适性和高效性。可以适用于各种不同的网络模型的结构，同时可以节省模型训练的时间，提升最终的识别精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布 权重 初始化 方法 | ||
【主权项】：
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