1，概述　 　　神经网络中的权值初始化方法有很多，但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的，并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0，方差为1的分布（一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的，就是为了达到这个条件）。 　　为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差应该 ...

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目录 为什么要权值初始化？ Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建网络自动初始化 为什么要权值初始化？ 权重初始化的目的是：防止在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度爆炸 ...

目录 为什么要初始化 公式推导 初始化方法 引入激活函数 初始化方法分类 一、为什么要初始化 在深度学习中，神经网络的权重初始化方法（weight initialization）对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响 ...

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 ...

在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。下面我们来解释这样做的原因。 回顾多层感知机。为了方便解释，假设输出层只保留一个输出单元 且隐藏层使用相同的激活函数。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值，并传递至输出层。在反向传播中 ...

1. 为什么要初始化权重 为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差（标准差）应该尽可能相等，否则可能会导致梯度爆炸或者消失。 权重初始化的目的是在深度神经网络中前向传递时，阻止网络层的激活函数输出爆炸（无穷大）或者消失（0）。如果网络层的输出爆炸或者消失，损失函数的梯度 也会变得 ...

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 ...