為何神經網絡權重初始化要隨機初始化，不能以0為初始化
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。 ...
原文：神經網絡之權重初始化
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的方差過大,從而在經過sigmoid這種非線性層時離中心較遠 導數接近 ,因此過早地出現梯度消失.如使用均值 ,標准 ...
2017-03-01 22:18 1 13501 推薦指數：
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