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 ...

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。 ...

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0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 ...

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 ...

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 ...

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。 ...

关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值 ...

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 ...