神经网络参数初始化

最新推荐文章于 2024-04-20 01:50:36 发布
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#神经网络 #tensorflow

本文探讨了神经网络参数初始化的重要性，重点介绍了四种常见的初始化方法：随机初始化、标准初始化、Xavier初始化和He初始化。Xavier和He初始化由于其特定的分布设计，在现代神经网络中被广泛使用，能有效缓解梯度消失和爆炸问题。

对于一个神经元来说，需要初始化的参数有2类：

①权重W

②偏置b，初始化为0即可

权重初始化方式

一、随机初始化（使用的很少）

    随机初始化从均值为0，标准差为1的高斯分布中取样，使用一些很小的值对参数W进行初始化

 

二、标准初始化

    

 

三、Xavier初始化（使用较多）

    

    

    

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