1. 參數初始化的目的是什么？ 為了讓神經網絡在訓練過程中學習到有用的信息，這意味着參數梯度不應該為0。而我們知道在全連接的神經網絡中，參數梯度和反向傳播得到的狀態梯度以及入激活值有關。那么參數初始化應該滿足以下兩個條件： 初始化必要條件一：各層激活值不會出現飽和現象 ...

當我們在訓練一個神經網絡的時候，參數的隨機初始化是非常重要的，對於邏輯回歸來說，把參數初始化為0是很ok的。但是對於一個神經網絡，如果我們將權重或者是所有參數初始化為0，梯度下降算法將不會起到任何作用。 1.為什么邏輯回歸參數初始化為0是ok的？ 下圖所示，是logistic回歸 ...

在神經網絡中，參數默認是進行隨機初始化的。如果不設置的話每次訓練時的初始化都是隨機的，導致結果不確定。如果設置初始化，則每次初始化都是固定的。 ...

我們知道，訓練神經網絡的時候需先給定一個初試值，然后才能通過反向傳播等方法進行參數更新。所以參數的初始化也是門學問。 全0初始化：不能這么做！！！ 為什么呢？因為這樣做會導致所有參數都無法被更新。 網絡上有好多解釋，感覺都不夠簡潔，其實這個原理很簡單。 我們想象一個三層的神經網絡，節點分別為 ...

1 參數初始化 神經網絡的參數學習是一個非凸優化問題，在使用梯度下降法進行網絡參數優化時，參數初始值的選取十分關鍵，關系到網絡的優化效率（梯度消失和梯度爆炸問題）和泛化能力（局部最優解問題）。參數初始化的方式通常有以下三種： 預訓練初始化：不同的參數初始值會收斂到不同的局部最優解 ...

更新參數的時間和訓練的方法有關，更確切的說，是我們為了設置什么時候更新參數，才使用哪種方法進行訓練 1、如果一次性訓練全部樣本才更新參數，就將所有樣本都丟進去（相當於只有一個batch），Gradient Descent梯度下降法進行計算 2、如果每計算一個樣本，就更新一次參數，我們使用 ...

寫在前面：該篇文章的內容以及相關代碼（代碼在最后），都是我親自手敲出來的，相關結論分析也是花了挺長時間做出來的，如需轉載該文章，請務必先聯系我，在后台留言即可。 在深度學習中，神經網絡的權重初始化方式非常重要，其對模型的收斂速度和性能有着較大的影響。一個好的權值初始值有以下優點： 梯度 ...

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 ...