深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化 ...

1.初始化权重矩阵为0 对于每个隐含层节点，输出的结果都是一样的。另外，进行梯度下降时，由于偏导一样，因此不断迭代，不断一样，不断迭代，不断一样..多层神经网络表现的跟线性模型一样，不可取！ 2.随机初始化权重矩阵 （1）标准正态分布 　 　np.random.rand(size_l ...

是对weight（即参数 W）进行更新，这需要每个参数有相应的初始值。有人可能会说：“参数初始化有什么 ...

全零初始化 　　全零初始化即所有的变量均被初始化为0，这应该是最笨、最省事的随机化方法了。然而这种偷懒的初始化方法非常不适合深度学习，因为这种初始化方法没有打破神经元之间的对称性，将导致收敛速度很慢甚至训练失败。 常量初始化(constant) 把权值或者偏置初始化为一个常数 ...

　　深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度消失的原因，假设我们有如下前向传播路径： 　　a1 = w1x + b1　　 　　z1 = σ(a1) 　　a2 = w2z1 + b2 　　z2 = σ(a2 ...

Normlization 为什么要进行 Normlization 防止深度神经网络，每一层得参数更新会导致上层的输入数据发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会十分剧烈，这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新。为了训好模型，我们需要非常谨慎地去设定学习率、初始化权重、以及尽可能细致 ...

深度学习中神经网络的几种权重初始化方法 2018年04月25日 15:01:32 天泽28 阅读数 11981更多 分类专栏： machine learning&deep learning ...

深度学习中，典型的参数更新方法首先是SGD 它的更新方法如下$$\eta,\alpha都是超参数$$ \[w_{2}=w_{1}-\eta \frac{\partial L}{\partial w_{1}} \] 但该方法面对非匀向的损失函数(如呈现延伸状),是收敛不到最小值 ...