ゼロから理解する PyTorch Parameter Initializations: torch.nn.init.zeros_() の詳細

PyTorch の Parameter Initializations における torch.nn.init.zeros_() の解説

概要

• 機能: パラメータテンサーのすべての要素をゼロに設定します。
• 用途:
  • ネットワークの学習開始前に、パラメータをランダム値ではなくゼロで初期化したい場合
  • 特定の層のパラメータを初期化したい場合
• 利点:
  • 計算コストが低い
  • シンプルで実装が容易
• 欠点:
  • すべての層に適しているわけではない
  • 勾配消失問題を引き起こす可能性がある

使用方法

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーをゼロで初期化
torch.nn.init.zeros_(tensor)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0., 0.]])

• tensor: 初期化したいパラメータテンサー

注意事項

• torch.nn.init.zeros_() は、テンサーの形状を変更しません。
• この関数は、テンサーの inplace 操作を行います。つまり、元のテンサーの内容が書き換えられます。
• 他の初期化関数と同様に、torch.nn.init.zeros_() はネットワークのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

その他の初期化関数

PyTorch には、torch.nn.init モジュールに、さまざまなパラメータ初期化関数があります。

• torch.nn.init.constant_(): 定数値で初期化
• torch.nn.init.normal_(): 正規分布で初期化
• torch.nn.init.uniform_(): 一様分布で初期化
• torch.nn.init.xavier_uniform_(): Xavier の一様初期化
• torch.nn.init.kaiming_uniform_(): Kaiming の一様初期化

これらの関数は、それぞれ異なる特性を持っています。ネットワークの性質や目的に合わせて、適切な初期化関数を選択する必要があります。

PyTorch の Parameter Initializations における torch.nn.init.zeros_() のサンプルコード

線形回帰モデル

import torch

# 線形回帰モデルを定義
class LinearRegression(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# モデルを作成
model = LinearRegression()

# パラメータをゼロで初期化
torch.nn.init.zeros_(model.linear.weight)
torch.nn.init.zeros_(model.linear.bias)

# モデルの確認
print(model)

# 出力:
# LinearRegression(
#   (linear): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=True)
# )

畳み込みニューラルネットワーク

import torch

# 畳み込みニューラルネットワークを定義
class ConvNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# モデルを作成
model = ConvNet()

# パラメータをゼロで初期化
torch.nn.init.zeros_(model.conv.weight)
torch.nn.init.zeros_(model.conv.bias)

# モデルの確認
print(model)

# 出力:
# ConvNet(
#   (conv): Conv2d(1, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), bias=True)
# )

RNN モデル

import torch

# RNN モデルを定義
class RNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.rnn = torch.nn.RNN(10, 20)

    def forward(self, x):
        return self.rnn(x)

# モデルを作成
model = RNN()

# パラメータをゼロで初期化
torch.nn.init.zeros_(model.rnn.weight_ih_l0)
torch.nn.init.zeros_(model.rnn.weight_hh_l0)
torch.nn.init.zeros_(model.rnn.bias_ih_l0)
torch.nn.init.zeros_(model.rnn.bias_hh_l0)

# モデルの確認
print(model)

# 出力:
# RNN(
#   (rnn): RNN(input_size=10, hidden_size=20, bias=True)
# )

その他

• 転移学習
• 特定の層のみを初期化
• カスタム初期化

詳細は、PyTorch ドキュメントやチュートリアルを参照してください。

PyTorch の Parameter Initializations における torch.nn.init.zeros_() 以外の方法

定数値で初期化

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーを定数値で初期化
tensor.fill_(5)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[5., 5., 5., 5.],
#        [5., 5., 5., 5.],
#        [5., 5., 5., 5.]])

正規分布で初期化

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーを正規分布で初期化
torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=0.1)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[0.00443341, 0.0532144 , 0.01238974, 0.0091304 ],
#        [-0.02460034, 0.02014359, 0.08202017, 0.06524084],
#        [0.05149846, 0.01031156, 0.01381471, 0.0342742 ]])

一様分布で初期化

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーを一様分布で初期化
torch.nn.init.uniform_(tensor, a=-0.1, b=0.1)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[-0.0415451 ,  0.00241089, -0.0725449 , -0.00391645],
#        [-0.00910595,  0.05541022,  0.0382433 ,  0.04618318],
#        [ 0.03420341, -0.0440656 , -0.0113537 ,  0.01740034]])

Xavier の初期化

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーを Xavier の初期化で初期化
torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[-0.03420341,  0.0440656 ,  0.0113537 , -0.01740034],
#        [ 0.00910595, -0.05541022, -0.0382433 , -0.04618318],
#        [-0.0415451 ,  0.00241089,  0.0725449 ,  0.00391645]])

Kaiming の初期化

import torch

# テンサーを作成
tensor = torch.randn(3, 4)

# テンサーを Kaiming の初期化で初期化
torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor)

# テンサーを確認
print(tensor)

# 出力:
# tensor([[-0.07071067,  0.04820474, -0.0964094 , -0.0524311 ],
#        [-0.02460034,  0.02014359,  0