1. 参数初始化的目的是什么？ 为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关。那么参数初始化应该满足以下两个条件： 初始化必要条件一：各层激活值不会出现饱和现象 ...

当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归 ...

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。 ...

我们知道，训练神经网络的时候需先给定一个初试值，然后才能通过反向传播等方法进行参数更新。所以参数的初始化也是门学问。 全0初始化：不能这么做！！！ 为什么呢？因为这样做会导致所有参数都无法被更新。 网络上有好多解释，感觉都不够简洁，其实这个原理很简单。 我们想象一个三层的神经网络，节点分别为 ...

1 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，在使用梯度下降法进行网络参数优化时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率（梯度消失和梯度爆炸问题）和泛化能力（局部最优解问题）。参数初始化的方式通常有以下三种： 预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解 ...

更新参数的时间和训练的方法有关，更确切的说，是我们为了设置什么时候更新参数，才使用哪种方法进行训练 1、如果一次性训练全部样本才更新参数，就将所有样本都丢进去（相当于只有一个batch），Gradient Descent梯度下降法进行计算 2、如果每计算一个样本，就更新一次参数，我们使用 ...

写在前面：该篇文章的内容以及相关代码（代码在最后），都是我亲自手敲出来的，相关结论分析也是花了挺长时间做出来的，如需转载该文章，请务必先联系我，在后台留言即可。 在深度学习中，神经网络的权重初始化方式非常重要，其对模型的收敛速度和性能有着较大的影响。一个好的权值初始值有以下优点： 梯度 ...

权重初始化 模型权重的初始化对于网络的训练很重要, 不好的初始化参数会导致梯度传播问题, 降低训练速度; 而好的初始化参数, 能够加速收敛, 并且更可能找到较优解. 如果权重一开始很小，信号到达最后也会很小；如果权重一开始很大，信号到达最后也会很大。不合适的权重初始化会使得隐藏层的输入 ...