1，概述　 　　神經網絡中的權值初始化方法有很多，但是這些方法的設計也是遵循一些邏輯的，並且也有自己的適用場景。首先我們假定輸入的每個特征是服從均值為0，方差為1的分布（一般輸入到神經網絡的數據都是要做歸一化的，就是為了達到這個條件）。 　　為了使網絡中的信息更好的傳遞，每一層的特征的方差應該 ...

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目錄 為什么要權值初始化？ Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建網絡自動初始化 為什么要權值初始化？ 權重初始化的目的是：防止在深度神經網絡的正向（前向）傳播過程中層激活函數的輸出損失梯度爆炸 ...

目錄 為什么要初始化 公式推導 初始化方法 引入激活函數 初始化方法分類 一、為什么要初始化 在深度學習中，神經網絡的權重初始化方法（weight initialization）對模型的收斂速度和性能有着至關重要的影響 ...

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 ...

在神經網絡中，通常需要隨機初始化模型參數。下面我們來解釋這樣做的原因。 回顧多層感知機。為了方便解釋，假設輸出層只保留一個輸出單元 且隱藏層使用相同的激活函數。如果將每個隱藏單元的參數都初始化為相等的值，那么在正向傳播時每個隱藏單元將根據相同的輸入計算出相同的值，並傳遞至輸出層。在反向傳播中 ...

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 ...

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 ...