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 ...

神經網絡的權重初始化（ Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients） 理想的權重矩陣既不會增長過快，也不會太快下降到 0，從而訓練出一個權重或梯度不會增長或消失過快的深度網絡。 有一個神經元的情況 ...

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 ...

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 ...

之前看Andrew大神的視頻有介紹到神經網絡權重需要隨機初始化而不是全初始化為0的問題，其真正深層次的含義沒有弄明白，所以結合一些資料（cs231n課程）希望能讓自己之后再想到這個問題的時候能夠快速地明白過來。 另外這篇文章其實是一篇譯文，所以翻譯不是很確定的地方也將原文中的英文語句復制在句 ...

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 ...

　　一開始沒看懂stddev是什么參數，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是這么寫的： 　　也就是按照正態分布初始化權重，mean是正態分布的平均值，stddev是正態分布的標准差（standard deviation），seed ...

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 ...