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 ...

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 ...

　　深層網絡需要一個優良的權重初始化方案，目的是降低發生梯度爆炸和梯度消失的風險。先解釋下梯度爆炸和梯度消失的原因，假設我們有如下前向傳播路徑： 　　a1 = w1x + b1　　 　　z1 = σ(a1) 　　a2 = w2z1 + b2 　　z2 = σ(a2 ...

Normalization Layer可以有效降低深度網絡對weight初始化的依賴： 實驗代碼請參見 ...

Normlization 為什么要進行 Normlization 防止深度神經網絡，每一層得參數更新會導致上層的輸入數據發生變化，通過層層疊加，高層的輸入分布變化會十分劇烈，這就使得高層需要不斷去重新適應底層的參數更新。為了訓好模型，我們需要非常謹慎地去設定學習率、初始化權重、以及盡可能細致 ...

深度學習中神經網絡的幾種權重初始化方法 2018年04月25日 15:01:32 天澤28 閱讀數 11981更多 分類專欄： machine learning&deep learning ...

深度學習中，典型的參數更新方法首先是SGD 它的更新方法如下$$\eta,\alpha都是超參數$$ \[w_{2}=w_{1}-\eta \frac{\partial L}{\partial w_{1}} \] 但該方法面對非勻向的損失函數(如呈現延伸狀),是收斂不到最小值 ...

　　“Xavier”初始化方法是一種很有效的神經網絡初始化方法，方法來源於2010年的一篇論文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。 文章主要的目標 ...