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：谈谈神经网络权重为什么不能初始化为0
当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为 是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为 ，梯度下降算法将不会起到任何作用。 .为什么逻辑回归参数初始化为 是ok的 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用梯度下降法来更新我们的模型参数。 logistic回归模型的前向传播： logistic回归模型的反向 ...
2020-05-31 23:25 0 2174 推荐指数：
相关推荐
1-11 神经网络的权重初始化
神经网络的权重初始化（ Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients） 理想的权重矩阵既不会增长过快，也不会太快下降到 0，从而训练出一个权重或梯度不会增长或消失过快的深度网络。 有一个神经元的情况 ...
神经网络中的权重初始化
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 ...
【DL-0】神经网络权重的初始化方法
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 ...
神经网络权重初始化问题
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定的地方也将原文中的英文语句复制在句 ...
为何神经网络权重初始化要随机初始化，不能以0为初始化
根据deeplearn.ai吴恩达深度学习课程3.11总结 因为如果W初始化为0 则对于任何Xi，每个隐藏层对应的每个神经元的输出都是相同的，这样即使梯度下降训练，无论训练多少次，这些神经元都是对称的，无论隐藏层内有多少个结点，都相当于在训练同一个函数。 ...
什么时候可以将神经网络的参数全部初始化为0?
用SGD训练神经网络时, 怎样决定初始化参数的方式? 主要有两个考虑点: 一: 最终是否能得到想要的学习结果, 即是否能得到一个符合预期目标的分类器；二: 训练时间, 好的参数初始化可以有效缩短训练时间, 如预训练. 不加思考时, 将所有参数都初始化为0是最省力的做法. 有些情况下可行 ...
深度学习中神经网络的几种权重初始化方法
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 ...