{"id":469217,"date":"2025-07-31T21:00:09","date_gmt":"2025-07-31T21:00:09","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=469217"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=469217","title":{"rendered":"<span>Xe vs He: \u043a\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c-\u0442\u043e?<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e DS, \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u044f \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u043d\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b  \u0441\u0443\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u044e \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 ( \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u044b\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0442.\u0441\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442, \u043a\u0440\u0435\u043f\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f.  <\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b?<\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/650\/830\/7e2\/6508307e2d909f4294e0855956309ebb.png\" alt=\"\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f BCELoss \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044d\u043f\u043e\u0445\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438\" title=\"\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f BCELoss \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044d\u043f\u043e\u0445\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438\" width=\"575\" height=\"447\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/650\/830\/7e2\/6508307e2d909f4294e0855956309ebb.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/650\/830\/7e2\/6508307e2d909f4294e0855956309ebb.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f BCELoss \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044d\u043f\u043e\u0445\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0432\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438 \u044d\u043b\u0435\u0433\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 MNIST c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0437\u0430 \u0431\u0435\u0439\u0441\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0430 ( \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441 \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e ). \u0412\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c Xe, \u043d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0413\u043b\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430 ( Xe )<\/h2>\n<p>\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u043d\u043e \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 MNIST \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c 784 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u0430 10 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c. <br \/>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0443\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e Xavier Glorot \u0438 Yoshua Bengio (hence the name btw)  \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"Var[w_{i}] = \\frac{2}{n_{in} + n_{out}}\" alt=\"Var[w_{i}] = \\frac{2}{n_{in} + n_{out}}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a99\/819\/4a7\/a998194a75d0281f057fd522f73307c5.svg\" width=\"180\" height=\"45\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a99\/819\/4a7\/a998194a75d0281f057fd522f73307c5.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a99\/819\/4a7\/a998194a75d0281f057fd522f73307c5.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f, \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f N \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"w _{i}\\sim N  \\left( 0,\\frac{2}{n_{in} + n_{out}} \\right)\" alt=\"w _{i}\\sim N  \\left( 0,\\frac{2}{n_{in} + n_{out}} \\right)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/23d\/c0b\/e7d\/23dc0be7daa008098eb92a9d177d3d58.svg\" width=\"203\" height=\"49\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/23d\/c0b\/e7d\/23dc0be7daa008098eb92a9d177d3d58.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/23d\/c0b\/e7d\/23dc0be7daa008098eb92a9d177d3d58.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<p>\u0413\u0434\u0435 w \u0438\u0442\u0430\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u0442\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Loss<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/284\/a4d\/b45\/284a4db45d3e31585b2afae887d510e4.png\" alt=\"\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u0430\u044f - Xe. \u0421\u0438\u043d\u044f\u044f - randint\" title=\"\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u0430\u044f - Xe. \u0421\u0438\u043d\u044f\u044f - randint\" width=\"573\" height=\"453\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/284\/a4d\/b45\/284a4db45d3e31585b2afae887d510e4.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/284\/a4d\/b45\/284a4db45d3e31585b2afae887d510e4.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u0430\u044f &#8212; Xe. \u0421\u0438\u043d\u044f\u044f &#8212; randint<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e, \u0432\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u0434\u0430 \u0438 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f. <br \/>\u0412\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Xe \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e. \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 ( \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c, \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043c\u043e \u043c\u0430\u043b\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043a \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u0443, \u0442.\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u00b1\u221e).\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u044e\u0442 (\u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a 0).   <\/p>\n<p> Xe \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \/ \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0434\u043b\u044f\u00a0<em>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445<\/em>\u00a0\u0438\u00a0<em>\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445<\/em>\u00a0(tanh) \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438\u0437 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"https:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a\/glorot10a.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a\/glorot10a.pdf<\/a>)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d4d\/aa1\/c3f\/d4daa1c3fd4281dc3e5adc605e3f0769.png\" width=\"568\" height=\"557\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/d4d\/aa1\/c3f\/d4daa1c3fd4281dc3e5adc605e3f0769.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d4d\/aa1\/c3f\/d4daa1c3fd4281dc3e5adc605e3f0769.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0441\u0442\u044c Xe \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0434\u043e\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f ( \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u0432\u044b\u0448\u0435 ). \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e3f\/68d\/142\/e3f68d14284a4ef661b1f179d7ea9430.png\" width=\"1628\" height=\"1046\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/e3f\/68d\/142\/e3f68d14284a4ef661b1f179d7ea9430.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e3f\/68d\/142\/e3f68d14284a4ef661b1f179d7ea9430.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u0422\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0434\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 backpropogation. <br \/>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438? \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e &#8212; \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU (GELU, Leaky ReLU) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b-\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0440\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0445\u0443\u0436\u0435.<br \/>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043d\u0443\u043b\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e  \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e. \u0422\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c He \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f <\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u041a\u0430\u0439\u043c\u0438\u043d\u0433\u0430\u00a0  ( He )<\/h2>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0442\u0430\u0436\u0435, \u043d\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 ( \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0430\u043a, \u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 )<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"Var[w_{i}] = \\frac{2}{n_{in}}\" alt=\"Var[w_{i}] = \\frac{2}{n_{in}}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fbf\/2ff\/aad\/fbf2ffaadab21ab225c589f3b6857c3b.svg\" width=\"124\" height=\"45\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fbf\/2ff\/aad\/fbf2ffaadab21ab225c589f3b6857c3b.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fbf\/2ff\/aad\/fbf2ffaadab21ab225c589f3b6857c3b.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<p>\u0418 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f N \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"w _{i}\\sim N  \\left( 0,\\frac{2}{n_{in} } \\right)\" alt=\"w _{i}\\sim N  \\left( 0,\\frac{2}{n_{in} } \\right)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/94e\/b44\/11c\/94eb4411c65b83ffcb7163735fb978b6.svg\" width=\"0\" height=\"0\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/94e\/b44\/11c\/94eb4411c65b83ffcb7163735fb978b6.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/94e\/b44\/11c\/94eb4411c65b83ffcb7163735fb978b6.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b tanh. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e He \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 ReLU, \u044f \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0435, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a76\/807\/11c\/a7680711cbf1c3388ca926889271dc00.png\" alt=\"\u043e\u0440\u0430\u043d\u0436. - Xe, \u0441\u0438\u043d. - He\" title=\"\u043e\u0440\u0430\u043d\u0436. - Xe, \u0441\u0438\u043d. - He\" width=\"714\" height=\"564\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/a76\/807\/11c\/a7680711cbf1c3388ca926889271dc00.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a76\/807\/11c\/a7680711cbf1c3388ca926889271dc00.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u043e\u0440\u0430\u043d\u0436. &#8212; Xe, \u0441\u0438\u043d. &#8212; He<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852v1\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852v1<\/a>)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1c8\/a6d\/c73\/1c8a6dc736f0eab0dba7ba8a288357f0.png\" width=\"929\" height=\"806\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/1c8\/a6d\/c73\/1c8a6dc736f0eab0dba7ba8a288357f0.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1c8\/a6d\/c73\/1c8a6dc736f0eab0dba7ba8a288357f0.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<h2>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b <\/h2>\n<p>\u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443<\/p>\n<p>He \u2014 \u0434\u0435-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 c ReLU\/ReLU-like. Xavier \u2014 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 c Tanh\/Sigmoid, \u041d\u041e<br \/>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b ( \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 ResNet, ViT)<strong> <\/strong>\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 He (Kaiming) \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 Conv\/Linear \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 ReLU\/GELU. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u044b\u0442\u043e\u0436\u0438\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c: \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 He!<\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e \u043a\u043e\u0434\u0435<\/h2>\n<p>\u041d\u0443, \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432 pytorch \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432. \u0412\u0441\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 nn \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 pytorch \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0438\u0438 nn.init.xavier_uniform_() #Xe nn.init.kaiming_uniform_() #He # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c nn.init.xavier_uniform_(self.lin.weight) nn.init.kaiming_uniform_(self.lin.weight,nonlinearity='relu') # \u0433\u0434\u0435 self.lin \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f weight # \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044e \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b. \u041a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 Xe \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 tanh \u0444.\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt  class Perc(nn.Module):     def __init__(self, hid_l_size: int, activation: str, classes: int, in_size: int, init_type: str):         super().__init__()          self.lin = nn.Linear(in_size, hid_l_size)         self.lin2 = nn.Linear(hid_l_size, classes)         self.init_type = init_type         self.init_weights()          if activation == 'relu':             self.activation = nn.ReLU()         elif activation == 'tanh':             self.activation = nn.Tanh()         else:             raise AttributeError('No such activation func')      def forward(self, x):         x = self.lin(x)         x = self.activation(x)         x = self.lin2(x)         return x      def init_weights(self):         if self.init_type == 'xe':             nn.init.xavier_uniform_(self.lin.weight)             nn.init.xavier_uniform_(self.lin2.weight)         elif self.init_type == 'he':             nn.init.kaiming_uniform_(self.lin.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')             nn.init.kaiming_uniform_(self.lin2.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')         else:             nn.init.normal_(self.lin.weight, mean=0.0, std=0.01)             nn.init.normal_(self.lin2.weight, mean=0.0, std=0.01)   transform = transforms.Compose([     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ])  train_dataset = datasets.MNIST(root='.\/data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='.\/data', train=False, download=True, transform=transform)  train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)   model = Perc(128, 'tanh', 10, 784, 'randint') opt = optim.Adam(model.parameters()) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  data_for_graph_1 = []  for epoch in range(30):     epoch_loss = 0.0     for X, target in train_loader:         X = X.view(X.size(0), -1)          opt.zero_grad()         res = model(X)         loss = loss_fn(res, target)         loss.backward()         opt.step()          epoch_loss += loss.item()       avg_loss = epoch_loss \/ len(train_loader)     data_for_graph_1.append(avg_loss)     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {avg_loss:.4f}') model = Perc(128, 'tanh',10, 784, 'xe') opt = optim.Adam(model.parameters()) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  data_for_graph = []  for epoch in range(30):     epoch_loss = 0.0     for X, target in train_loader:         X = X.view(X.size(0), -1)          opt.zero_grad()         res = model(X)         loss = loss_fn(res, target)         loss.backward()         opt.step()          epoch_loss += loss.item()       avg_loss = epoch_loss \/ len(train_loader)     data_for_graph.append(avg_loss)     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {avg_loss:.4f}')   plt.plot(data_for_graph_1,label = 'randint') plt.plot(data_for_graph,label = 'xe') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss over Epochs') plt.grid(True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p>Xavier Glorot, Yoshua Bengio:\u00a0<a href=\"http:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">&#171;Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks&#187;<\/a>\u00a0(AISTATS 2010) \u2014\u00a0<strong>Xavier\/Glorot<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Kaiming He et al.:\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">&#171;Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification&#187;<\/a>\u00a0(ICCV 2015) \u2014\u00a0<strong>He (Kaiming)<\/strong>.  <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/932852\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/932852\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e DS, \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u044f \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b, \u043d\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b  \u0441\u0443\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u044e \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438\u0441\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 ( \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u044b\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0442.\u0441\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442, \u043a\u0440\u0435\u043f\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f.  <\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b?<\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f BCELoss \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044d\u043f\u043e\u0445\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0432\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0438 \u044d\u043b\u0435\u0433\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 MNIST c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0437\u0430 \u0431\u0435\u0439\u0441\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0430 ( \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441 \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e ). \u0412\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c Xe, \u043d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0413\u043b\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430 ( Xe )<\/h2>\n<p>\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u043d\u043e \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 MNIST \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c 784 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c 10 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u0430 10 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c. <br \/>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0443\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e Xavier Glorot \u0438 Yoshua Bengio (hence the name btw)  \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439<\/p>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f, \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f N \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c<\/p>\n<p>\u0413\u0434\u0435 w \u0438\u0442\u0430\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u0442\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Loss<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041e\u0440\u0430\u043d\u0436\u0435\u0432\u0430\u044f &#8212; Xe. \u0421\u0438\u043d\u044f\u044f &#8212; randint<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e, \u0432\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u0434\u0430 \u0438 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f. <br \/>\u0412\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Xe \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.\u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e. \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 ( \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c, \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043c\u043e \u043c\u0430\u043b\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043a \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u0443, \u0442.\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u00b1\u221e).\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u2192 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u044e\u0442 (\u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a 0).   <\/p>\n<p> Xe \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \/ \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0434\u043b\u044f\u00a0<em>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445<\/em>\u00a0\u0438\u00a0<em>\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445<\/em>\u00a0(tanh) \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438\u0437 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"https:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a\/glorot10a.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a\/glorot10a.pdf<\/a>)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0441\u0442\u044c Xe \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u0432 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0434\u043e\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f ( \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u0432\u044b\u0448\u0435 ). \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0422\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0443\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0434\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 backpropogation. <br \/>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438? \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e &#8212; \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 ReLU (GELU, Leaky ReLU) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b-\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0440\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043d\u0433\u0435\u043d\u0441, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0445\u0443\u0436\u0435.<br \/>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u043d\u0443\u043b\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e  \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e. \u0422\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c He \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f <\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u041a\u0430\u0439\u043c\u0438\u043d\u0433\u0430\u00a0  ( He )<\/h2>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0442\u0430\u0436\u0435, \u043d\u043e \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 ( \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0430\u043a, \u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 )<\/p>\n<p>\u0418 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f N \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b tanh. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e He \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 ReLU, \u044f \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0435, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u043e\u0440\u0430\u043d\u0436. &#8212; Xe, \u0441\u0438\u043d. &#8212; He<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 (<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852v1\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852v1<\/a>)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b <\/h2>\n<p>\u041e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443<\/p>\n<p>He \u2014 \u0434\u0435-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 c ReLU\/ReLU-like. Xavier \u2014 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 c Tanh\/Sigmoid, \u041d\u041e<br \/>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b ( \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 ResNet, ViT)<strong> <\/strong>\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 He (Kaiming) \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 Conv\/Linear \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 ReLU\/GELU. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u044b\u0442\u043e\u0436\u0438\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c: \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 He!<\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e \u043a\u043e\u0434\u0435<\/h2>\n<p>\u041d\u0443, \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432 pytorch \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432. \u0412\u0441\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 nn \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 pytorch \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0438\u0438 nn.init.xavier_uniform_() #Xe nn.init.kaiming_uniform_() #He # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c nn.init.xavier_uniform_(self.lin.weight) nn.init.kaiming_uniform_(self.lin.weight,nonlinearity='relu') # \u0433\u0434\u0435 self.lin \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u0430, \u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f weight # \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u043b\u043e\u044f.<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044e \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b. \u041a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 Xe \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 tanh \u0444.\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt  class Perc(nn.Module):     def __init__(self, hid_l_size: int, activation: str, classes: int, in_size: int, init_type: str):         super().__init__()          self.lin = nn.Linear(in_size, hid_l_size)         self.lin2 = nn.Linear(hid_l_size, classes)         self.init_type = init_type         self.init_weights()          if activation == 'relu':             self.activation = nn.ReLU()         elif activation == 'tanh':             self.activation = nn.Tanh()         else:             raise AttributeError('No such activation func')      def forward(self, x):         x = self.lin(x)         x = self.activation(x)         x = self.lin2(x)         return x      def init_weights(self):         if self.init_type == 'xe':             nn.init.xavier_uniform_(self.lin.weight)             nn.init.xavier_uniform_(self.lin2.weight)         elif self.init_type == 'he':             nn.init.kaiming_uniform_(self.lin.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')             nn.init.kaiming_uniform_(self.lin2.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')         else:             nn.init.normal_(self.lin.weight, mean=0.0, std=0.01)             nn.init.normal_(self.lin2.weight, mean=0.0, std=0.01)   transform = transforms.Compose([     transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ])  train_dataset = datasets.MNIST(root='.\/data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='.\/data', train=False, download=True, transform=transform)  train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)   model = Perc(128, 'tanh', 10, 784, 'randint') opt = optim.Adam(model.parameters()) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  data_for_graph_1 = []  for epoch in range(30):     epoch_loss = 0.0     for X, target in train_loader:         X = X.view(X.size(0), -1)          opt.zero_grad()         res = model(X)         loss = loss_fn(res, target)         loss.backward()         opt.step()          epoch_loss += loss.item()       avg_loss = epoch_loss \/ len(train_loader)     data_for_graph_1.append(avg_loss)     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {avg_loss:.4f}') model = Perc(128, 'tanh',10, 784, 'xe') opt = optim.Adam(model.parameters()) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  data_for_graph = []  for epoch in range(30):     epoch_loss = 0.0     for X, target in train_loader:         X = X.view(X.size(0), -1)          opt.zero_grad()         res = model(X)         loss = loss_fn(res, target)         loss.backward()         opt.step()          epoch_loss += loss.item()       avg_loss = epoch_loss \/ len(train_loader)     data_for_graph.append(avg_loss)     print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {avg_loss:.4f}')   plt.plot(data_for_graph_1,label = 'randint') plt.plot(data_for_graph,label = 'xe') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss over Epochs') plt.grid(True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p>Xavier Glorot, Yoshua Bengio:\u00a0<a href=\"http:\/\/proceedings.mlr.press\/v9\/glorot10a.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">&#171;Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks&#187;<\/a>\u00a0(AISTATS 2010) \u2014\u00a0<strong>Xavier\/Glorot<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Kaiming He et al.:\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.01852\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">&#171;Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification&#187;<\/a>\u00a0(ICCV 2015) \u2014\u00a0<strong>He (Kaiming)<\/strong>.  <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/932852\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/932852\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-469217","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/469217","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=469217"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/469217\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=469217"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=469217"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=469217"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}