目錄

• 權重初始化最佳實踐
• 期望與方差的相關性質
• 全連接層方差分析
• tanh下的初始化方法
  • Lecun 1998
  • Xavier 2010
• ReLU/PReLU下的初始化方法
  • He 2015 for ReLU
  • He 2015 for PReLU
  • caffe中的實作
• 小結
• 參考

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權重初始化最佳實踐

書接上回，全0、常數、過大、過小的權重初始化都是不好的，那我們需要什么樣的初始化？

• 因為對權重\(w\)的大小和正負缺乏先驗，所以應初始化在0附近，但不能為全0或常數，所以要有一定的隨機性，即數學期望\(E(w)=0\)；

• 因為梯度消失和梯度爆炸，權重不易過大或過小，所以要對權重的方差\(Var(w)\)有所控制；

• 深度神經網路的多層結構中，每個激活層的輸出對后面的層而言都是輸入，所以我們希望不同激活層輸出的方差相同，即\(Var(a^{[l]})=Var(a^{[l-1]})\)，這也就意味不同激活層輸入的方差相同，即\(Var(z^{[l]})=Var(z^{[l-1]})\)；

• 如果忽略激活函式，前向傳播和反向傳播可以看成是權重矩陣（轉置）的連續相乘，數值太大，前向時可能陷入飽和區，反向時可能梯度爆炸，數值太小，反向時可能梯度消失，所以初始化時，權重的數值范圍（方差）應考慮到前向和后向兩個程序；

權重的隨機初始化程序可以看成是從某個概率分布隨機采樣的程序，常用的分布有高斯分布、均勻分布等，對權重期望和方差的控制可轉化為概率分布的引數控制，權重初始化問題也就變成了概率分布的引數設定問題，

在上回中，我們知道反向傳播程序同時受到權重矩陣和激活函式的影響，那么，在激活函式不同以及每層超引數配置不同（輸入輸出數量）的情況下，權重初始化該做怎樣的適配？這里，將各家的研究成果匯總如下，

其中，扇入\(fan\_in\)和扇出\(fan\_out\)分別為當前全連接層的輸入和輸出數量，更準確地說，1個輸出神經元與\(fan\_in\)個輸入神經元有連接(the number of connections feeding into the node)，1個輸入神經元與\(fan\_out\)個輸出神經元有連接(the number of connections flowing out of the node)，如下圖所示（來自鏈接），

對于卷積層而言，其權重為\(n\)個\(c\times h \times w\)大小的卷積核，則一個輸出神經元與\(c\times h \times w\)個輸入神經元有連接，即\(fan\_in = c\times h \times w\)，一個輸入神經元與\(n\times h \times w\)個輸出神經元有連接，即\(fan\_out=n\times h \times w\)，

期望與方差的相關性質

接下來，首先回顧一下期望與方差計算的相關性質，

對于隨機變數\(X\)，其方差可通過下式計算，

\[Var(X) = E(X^2) - (E(X))^2 \]

若兩個隨機變數\(X\)和\(Y\)，它們相互獨立，則其協方差為0，

\[Cov(X, Y) = 0 \]

進一步可得\(E(XY)=E(X)E(Y)\)，推導如下，

\[\begin{align} Cov(X, Y) &= E((X-E(X))(Y-E(Y))) \\ &= E(XY)-E(X)E(Y) =0 \end{align} \]

兩個獨立隨機變數和的方差，

\[\begin{aligned} \operatorname{Var}(X+Y) &=E\left((X+Y)^{2}\right)-(E(X+Y))^{2} \\ &=E\left(X^{2}+Y^{2}+2 X Y\right)-(E(X)+E(Y))^{2} \\ &=\left(E\left(X^{2}\right)+E\left(Y^{2}\right)+2 E(X Y)\right)-\left((E(X))^{2}+(E(Y))^{2}+2 E(X) E(Y)\right) \\ &=\left(E\left(X^{2}\right)+E\left(Y^{2}\right)+2 E(X) E(Y)\right)-\left((E(X))^{2}+(E(Y))^{2}+2 E(X) E(Y)\right) \\ &=E\left(X^{2}\right)-(E(X))^{2}+E\left(Y^{2}\right)-(E(Y))^{2} \\ &=\operatorname{Var}(X)+\operatorname{Var}(Y) \end{aligned} \]

兩個獨立隨機變數積的方差，

\[\begin{aligned} \operatorname{Var}(X Y) &=E\left((X Y)^{2}\right)-(E(X Y))^{2} \\ &=E\left(X^{2}\right) E\left(Y^{2}\right)-(E(X) E(Y))^{2} \\ &=\left(\operatorname{Var}(X)+(E(X))^{2}\right)\left(\operatorname{Var}(Y)+(E(Y))^{2}\right)-(E(X))^{2}(E(Y))^{2} \\ &=\operatorname{Var}(X) \operatorname{Var}(Y)+(E(X))^{2} \operatorname{Var}(Y)+\operatorname{Var}(X)(E(Y))^{2} \end{aligned} \]

全連接層方差分析

對線性組合層+非線性激活層，計算如下所示，其中\(z_i^{[l-1]}\)為\(l-1\)層第\(i\)個激活函式的輸入，\(a_i^{[l-1]}\)為其輸出，\(w_{ij}^{[l]}\)為第\(l\)層第\(i\)個輸出神經元與第\(j\)個輸入神經元連接的權重，\(b^{[l]}\)為偏置，計算方式如下

\[\begin{align}a_i^{[l-1]} &= f(z_i^{[l-1]}) \\z_i^{[l]} &= \sum_{j=1}^{fan\_in} w_{ij}^{[l]} \ a_j^{[l-1]}+b^{[l]} \\a_i^{[l]} &= f(z_i^{[l]})\end{align} \]

在初始化階段，將每個權重以及每個輸入視為隨機變數，可做如下假設和推斷，

• 網路輸入的每個元素\(x_1,x_2,\dots\)為獨立同分布；
• 每層的權重隨機初始化，同層的權重\(w_{i1}, w_{i2}, \dots\)獨立同分布，且期望\(E(w)=0\)；
• 每層的權重\(w\)和輸入\(a\)隨機初始化且相互獨立，所以兩者之積構成的隨機變數\(w_{i1}a_1, w_{i2}a_2, \dots\)亦相互獨立，且同分布；
• 根據上面的計算公式，同層的\(z_1, z_2, \dots\)為獨立同分布，同層的\(a_1, a_2, \dots\)也為獨立同分布；

需要注意的是，上面獨立同分布的假設僅在初始化階段成立，當網路開始訓練，根據反向傳播公式，權重更新后不再相互獨立，

在初始化階段，輸入\(a\)與輸出\(z\)方差間的關系如下，令\(b=0\)，

\[\begin{align} Var(z) &=Var(\sum_{j=1}^{fan\_in} w_{ij} \ a_j) \\ &= fan\_in \times (Var(wa)) \\ &= fan\_in \times (Var(w) \ Var(a) + E(w)^2 Var(a) + Var(w) E(a)^2) \\ &= fan\_in \times (Var(w) \ Var(a) + Var(w) E(a)^2) \end{align} \]

tanh下的初始化方法

若激活函式為線性恒等映射，即\(f(x)=x\)，則\(a = z\)，自然\(E(a)=E(z)\)，\(Var(a) = Var(z)\)，

因為網路輸入的期望\(E(x)=0\)，每層權重的期望\(E(w) = 0\)，在前面相互獨立的假設下，根據公式\(E(XY)=E(X)E(Y)\)，可知\(E(a)=E(z)=\sum E(wa)=\sum E(w)E(a)=0\)，由此可得，

\[Var(a^{[l]}) = Var(z^{[l]}) = fan\_in \times Var(w) \times Var(a^{[l-1]}) \]

更進一步地，令\(n^{[l]}\)為第\(l\)層的輸出數量（\(fan\_out\)），則第\(l\)層的輸入數量（$fan_in \(）即前一層的輸出數量為\)n^{[l-1]}\(，第\)L$層輸出的方差為

\[\begin{align} Var(a^{L}) = Var(z^{[L]}) &= n^{[L-1]} Var(w^{[L]}) Var(a^{[L-1]}) \\ &=\left[\prod_{l=1}^{L} n^{[l-1]} Var(w^{[l]})\right] {Var}(x) \end{align} \]

反向傳播時，需要將上式中的\(n^{[l-1]}\)替換為\(n^{[l]}\)（即\(fan\_in\)替換為\(fan\_out\)），同時將\(x\)替換為損失函式對網路輸出的偏導，

所以，經過\(t\)層，前向傳播和反向傳播的方差，將分別放大或縮小

\[\prod^{t} n^{[l-1]} Var(w^{[l]}) \\ \prod^{t} n^{[l]} Var(w^{[l]}) \]

為了避免梯度消失和梯度爆炸，最好保持這個系數為1，

需要注意的是，上面的結論是在激活函式為恒等映射的條件下得出的，而tanh激活函式在0附近可近似為恒等映射，即$tanh(x) \approx x $，

Lecun 1998

Lecun 1998年的paper Efficient BackProp ，在輸入Standardization以及采用tanh激活函式的情況下，令\(n^{[l-1]}Var(w^{[l]})=1\)，即在初始化階段讓前向傳播程序每層方差保持不變，權重從如下高斯分布采樣，其中第\(l\)層的\(fan\_in = n^{[l-1]}\)，

\[W \sim N(0, \frac{1}{fan\_in}) \]

Xavier 2010

在paper Xavier-2010-Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks中，Xavier和Bengio同時考慮了前向程序和反向程序，使用\(fan\_in\)和\(fan\_out\)的平均數對方差進行歸一化，權重從如下高斯分布中采樣，

\[W \sim N(0, \frac{2}{fan\_in + fan\_out}) \]

同時文章中還提及了從均勻分布中初始化的方法，因為均勻分布的方差與分布范圍的關系為

\[Var(U(-n, n)) = \frac{n^2}{3} \]

若令\(Var(U(-n, n)) = \frac{2}{fan\_in + fan\_out}\)，則有

\[n = \frac{\sqrt{6}}{\sqrt{fan\_in + fan\_out}} \]

即權重也可從如下均勻分布中采樣，

\[W \sim U(-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{fan\_in + fan\_out}}, \frac{\sqrt{6}}{\sqrt{fan\_in + fan\_out}}) \]

在使用不同激活函式的情況下，是否使用Xavier初始化方法對test error的影響如下所示，圖例中帶\(N\)的表示使用Xavier初始化方法，Softsign一種為類tanh但是改善了飽和區的激活函式，圖中可以明顯看到tanh 和tanh N在test error上的差異，

論文還有更多訓練程序中的權重和梯度對比圖示，這里不再貼出，具體可以參見論文，

ReLU/PReLU下的初始化方法

搬運一下上面的公式，

\[Var(z)= fan\_in \times (Var(w) \ Var(a) + Var(w) E(a)^2) \]

因為激活函式tanh在0附近可近似為恒等映射，所以在初始化階段可以認為\(E(a) = 0\)，但是對于ReLU激活函式，其輸出均大于等于0，不存在負數，所以\(E(a) = 0\)的假設不再成立，

但是，我們可以進一步推導得到，

\[\begin{align} Var(z) &= fan\_in \times (Var(w) \ Var(a) + Var(w) E(a)^2) \\ &= fan\_in \times (Var(w) (E(a^2) - E(a)^2)+Var(w)E(a)^2) \\ &= fan\_in \times Var(w) \times E(a^2) \end{align} \]

He 2015 for ReLU

對于某個具體的層\(l\)則有，

\[Var(z^{[l]}) = fan\_in \times Var(w^{[l]}) \times E((a^{[l-1]})^2) \]

如果假定\(w{[l-1]}\)來自某個關于原點對稱的分布，因為\(E(w^{[l-1]}) = 0\)，且\(b^{[l-1]} = 0\)，則可以認為\(z^{[l-1]}\)分布的期望為0，且關于原點0對稱，

對于一個關于原點0對稱的分布，經過ReLU后，僅保留大于0的部分，則有

\[\begin{align}Var(x) &= \int_{-\infty}^{+\infty}(x-0)^2 p(x) dx \\&= 2 \int_{0}^{+\infty}x^2 p(x) dx \\&= 2 E(\max(0, x)^2)\end{align} \]

所以，上式可進一步得出，

\[\begin {align}Var(z^{[l]}) &= fan\_in \times Var(w^{[l]}) \times E((a^{[l-1]})^2) \\&= \frac{1}{2} \times fan\_in \times Var(w^{[l]}) \times Var(z^{[l-1]}) \end{align} \]

類似地，需要放縮系數為1，即

\[\frac{1}{2} \times fan\_in \times Var(w^{[l]}) = 1 \\ Var(w) = \frac{2}{fan\_in} \]

即從前向傳播考慮，每層的權重初始化為

\[W \sim N(0, \frac{2}{fan\_in}) \]

同理，從后向傳播考慮，每層的權重初始化為

\[W \sim N(0, \frac{2}{fan\_out}) \]

文中提到，單獨使用上面兩個中的哪一個都可以，因為當網路結構確定之后，兩者對方差的放縮系數之比為常數，即每層扇入扇出之比的連乘，解釋如下，

使用Xavier和He初始化，在激活函式為ReLU的情況下，test error下降對比如下，22層的網路，He的初始化下降更快，30層的網路，Xavier不下降，但是He正常下降，

He 2015 for PReLU

對于PReLU激活函式，負向部分為\(f(x) = ax\)，如下右所示，

對于PReLU，求取\(E((a^{[l-1]})^2)\)可對正向和負向部分分別積分，不難得出，

\[\frac{1}{2} (1 + a^2) \times fan\_in \times Var(w^{[l]}) = 1 \\Var(w) = \frac{2}{(1 + a^2) fan\_in} \\W \sim N(0, \frac{2}{(1 + a^2) fan\_in}) \\W \sim N(0, \frac{2}{(1 + a^2) fan\_out}) \]

caffe中的實作

盡管He在paper中說單獨使用\(fan\_in\)或\(fan\_out\)哪個都可以，但是，在Caffe的實作中，還是提供了兩者平均值的方式，如下所示，當然默認是使用\(fan\_in\)，

小結

至此，對深度神經網路權重初始化方法的介紹已告一段落，雖然因為BN層的提出，權重初始化可能已不再那么緊要，但是，對經典權重初始化方法經過一番剖析后，相信對神經網路運行機制的理解也會更加深刻，

以上，

參考

• cs231n-Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss
• paper-Efficient BackProp
• paper-Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
• paper-Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
• wiki-Variance
• Initializing neural networks
• Weight Initialization in Neural Networks: A Journey From the Basics to Kaiming
• Kaiming He initialization
• Choosing Weights: Small Changes, Big Differences
• Understand Kaiming Initialization and Implementation Detail in PyTorch

標籤：其他

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