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 ...
原文：网络权重初始化方法总结（上）：梯度消失、梯度爆炸与不良的初始化
目录 前向传播与反向传播回顾 梯度消失与梯度爆炸 激活函数的影响 权重矩阵的影响 不良初始化 参考 博客：blog.shinelee.me 博客园 CSDN 前向传播与反向传播回顾 神经网络的训练过程可以简化成以下步骤， 输入预处理 feature scaling等 初始化网络weight和bias 前向传播，得到网络输出 计算损失函数，得到当前损失 反向传播，根据链式法则，逐层回传得到损失函数 ...
2019-11-07 09:14 3 1370 推荐指数：
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