论初始化的重要性

初始化是相当重要的，一定不能乱写，

　　因为首先初始化由于学习率比较小的原因，导致这个层的weight改变的会很慢，

　　其次，初始化如果不对，很可能不只是下降慢，可能是全盘皆输

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从上述公式可以看出，由于学习率很小，所以w基本不变，再加上w内部如果都设为１，则w更新之后也基本一样，如果是这样的话，则之后的节点大小也一样，这就导致下一个节点的w增长量一样，，会出现很多问题

所以一般是这样：

１

self.conv44w = nn.Conv2d(2048, 35, kernel_size=1, stride=1, padding=0,bias=False)

init.kaiming_normal(self.conv44w.weight.data, a=0, mode='fan_in')

self.bn44w = nn.BatchNorm2d(35)

init.normal(self.bn44w.weight.data, 1.0, 0.02)

init.constant(self.bn44w.bias.data, 0.0)

２　state_dict.   strict=False