tensorflow - guide - ¿Cuál es el inicializador de kernel predeterminado en tf.layers.conv2d y tf.layers.dense?

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Question

El documento oficial de la API de Tensorflow afirma que el parámetro kernel_initializer está predeterminado en None para tf.layers.conv2d y tf.layers.dense.

Sin embargo, al leer el tutorial de capas ( https://www.tensorflow.org/tutorials/layers ), noté que este parámetro no está configurado en el código. Por ejemplo:

# Convolutional Layer #1
conv1 = tf.layers.conv2d(
inputs=input_layer,
filters=32,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)

El código de ejemplo del tutorial se ejecuta sin ningún error, por lo que creo que el kernel_initializer predeterminado no es None . Entonces, ¿qué inicializador se usa?

En otro código, no configuré el kernel_initializer de las capas conv2d y densa, y todo estuvo bien. Sin embargo, cuando intenté configurar kernel_initializer en tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32) , obtuve errores de NaN. ¿Que esta pasando aqui? ¿Alguien puede ayudar?

Answer 1

De acuerdo con este curso de Andrew Ng y la documentación de Xavier , si está utilizando ReLU como función de activación, mejor cambie el inicializador de pesos predeterminado (que es uniforme de Xavier ) a Xavier normal :

y = tf.layers.conv2d(x, kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=False), )

Answer 2

Gran pregunta! ¡Es todo un truco descubrirlo!

• Como puede ver, no está documentado en tf.layers.conv2d
• Si observa la definición de la función , verá que la función llama variable_scope.get_variable :

En codigo:

self.kernel = vs.get_variable(''kernel'',
shape=kernel_shape,
initializer=self.kernel_initializer,
regularizer=self.kernel_regularizer,
trainable=True,
dtype=self.dtype)

Siguiente paso: ¿qué hace el alcance variable cuando el inicializador es Ninguno?

Aquí dice:

Si initializer es None (el predeterminado), se usa el inicializador predeterminado pasado en el constructor. Si ese también es None , usamos un nuevo glorot_uniform_initializer .

Entonces la respuesta es: usa el glorot_uniform_initializer

Para completar la definición de este inicializador:

El inicializador uniforme Glorot, también llamado inicializador uniforme Xavier. Toma muestras de una distribución uniforme dentro de [-limit, limit] donde limit es sqrt(6 / (fan_in + fan_out)) donde fan_in es el número de unidades de entrada en el tensor de peso y fan_out es el número de unidades de salida en el peso tensor. Referencia: http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

Editar: esto es lo que encontré en el código y la documentación. ¡Quizás pueda verificar que la inicialización se vea así ejecutando eval en los pesos!