权重初始化的重要性及常用方法

权重初始化是神经网络训练中的关键步骤之一，它决定了网络在初始状态下的学习能力和收敛速度。合适的权重初始化可以帮助网络更好地学习输入数据的特征，提高网络的性能和泛化能力。在这篇文章中，我们将探讨为什么权重初始化要非对称、为什么不能全为0，以及为什么初始化值不能太大或太小。同时，我们还会介绍两种常用的权重初始化方法：He初始化和Xavier初始化。

为什么权重初始化要非对称？

权重初始化要非对称的一个主要原因是为了打破对称性。如果将所有权重初始化为相同的值（如0），在网络的前向传播过程中，每一层的神经元都会得到相同的输入，这样会导致网络中每一层的神经元学习相同的特征，无法充分发挥网络的表达能力。通过使用非对称的权重初始化，可以使每个神经元接收到不同的输入，从而增加网络的多样性和表达能力。

为什么权重初始化不能全为0？

如果将权重初始化为全0，会导致网络的对称性问题。在前向传播过程中，每一层的神经元都会得到相同的输入，这样无法有效地学习和区分不同的特征。此外，如果网络的初始化权重全为0，并且使用的激活函数是ReLU或其变体，那么在反向传播过程中，所有神经元的梯度将会相同，这会导致它们在更新过程中始终保持相同的权重，无法产生不同的特征表示。

为什么初始化值不能太大或太小？

初始化值过大或过小都可能导致训练过程出现问题。

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