深度学习-初始化权重矩阵
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 ...
原文：深度学习权重初始化
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方式，模型最终达到的效果也是很不一样的。因此，掌握权重的初始化方式是炼丹师必备的炼丹术之一。在这里，我 ...
2020-03-07 19:25 1 2288 推荐指数：
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