神经网络--参数初始化
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 ...
原文：【知识】神经网络中的参数初始化
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 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 z ,z ,z ,z ,z ,z ，其中 z i f a i ,,i , , f为激活函数。 那么前向传播有： ...
2019-04-15 16:09 0 1166 推荐指数：
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