神经网络中权值初始化的方法
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform ...
原文：神经网络中的模型初始化
在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。下面我们来解释这样做的原因。 回顾多层感知机。为了方便解释，假设输出层只保留一个输出单元 且隐藏层使用相同的激活函数。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值，并传递至输出层。在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。因此，这些参数在使用基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。 ...
2021-02-16 09:57 0 394 推荐指数：
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