根據deeplearn.ai吳恩達深度學習課程3.11總結 因為如果W初始化為0 則對於任何Xi，每個隱藏層對應的每個神經元的輸出都是相同的，這樣即使梯度下降訓練，無論訓練多少次，這些神經元都是對稱的，無論隱藏層內有多少個結點，都相當於在訓練同一個函數。 ...

1. 為什么要初始化權重 為了使網絡中的信息更好的傳遞，每一層的特征的方差（標准差）應該盡可能相等，否則可能會導致梯度爆炸或者消失。 權重初始化的目的是在深度神經網絡中前向傳遞時，阻止網絡層的激活函數輸出爆炸（無窮大）或者消失（0）。如果網絡層的輸出爆炸或者消失，損失函數的梯度 也會變得 ...

打開Python Shell，輸入import tensorflow as tf，然后可以執行以下代碼。 1、創建一個2*3的矩陣，並讓所有元素的值為0.（類型為tf.float） 2、創建一個3*4的矩陣，並讓所有元素的值為1. ...

初始化函數 功能 主要參數 tf.constant_initializer 將變量初始化為給定常量 常量的取值（tf.constant_initializer(value ...

權重初始化 模型權重的初始化對於網絡的訓練很重要, 不好的初始化參數會導致梯度傳播問題, 降低訓練速度; 而好的初始化參數, 能夠加速收斂, 並且更可能找到較優解. 如果權重一開始很小，信號到達最后也會很小；如果權重一開始很大，信號到達最后也會很大。不合適的權重初始化會使得隱藏層的輸入 ...

1.初始化權重矩陣為0 對於每個隱含層節點，輸出的結果都是一樣的。另外，進行梯度下降時，由於偏導一樣，因此不斷迭代，不斷一樣，不斷迭代，不斷一樣..多層神經網絡表現的跟線性模型一樣，不可取！ 2.隨機初始化權重矩陣 （1）標准正態分布 　 　np.random.rand(size_l ...

pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數，這里簡單介紹，方便查詢使用。 介紹分兩部分： 1. Xavier，kaiming系列； 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法，論文在《Understanding the difficulty ...

深度學習其本質是優化所有權重的值，使其達到一個最優解的狀態，這其中，需要更新權重的層包括卷積層、BN層和FC層等。在最優化中，權重的初始化是得到最優解的重要步驟。如果權重初始化不恰當，則可能會導致模型陷入局部最優解，導致模型預測效果不理想，甚至使損失函數震盪，模型不收斂。而且，使用不同的權重初始化 ...