为何神经网络权重初始化要随机初始化，不能以0为初始化
根据deeplearn.ai吴恩达深度学习课程3.11总结 因为如果W初始化为0 则对于任何Xi，每个隐藏层对应的每个神经元的输出都是相同的，这样即使梯度下降训练，无论训练多少次，这些神经元都是对称的，无论隐藏层内有多少个结点，都相当于在训练同一个函数。 ...
原文：神经网络之权重初始化
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的方差过大,从而在经过sigmoid这种非线性层时离中心较远 导数接近 ,因此过早地出现梯度消失.如使用均值 ,标准 ...
2017-03-01 22:18 1 13501 推荐指数：
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