【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 ...
原文：神经网络的初始化方法总结 | 又名“如何选择合适的初始化方法”
前言 本文介绍了为什么初始化很重要，总结了常用的几种初始化方法：全零或等值初始化 正态初始化 均匀初始化 Xavier初始化 He初始化和Pre trained初始化，并介绍了几个还活跃的初始化方向：数据相关初始化 稀疏权重矩阵和随机正交矩阵初始化。 为什么初始化很重要 不正确初始化的权重会导致梯度消失或爆炸问题，从而对训练过程产生负面影响。 对于梯度消失问题，权重更新很小，导致收敛速度变慢 这 ...
2021-10-04 15:52 0 317 推荐指数：
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