神經網絡的參數初始化和批量歸一化
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 ...
原文：神經網絡--參數初始化
. 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 。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 初始化必要條件二：各層激活值不為 。 . 把參數都初始化為 會是比較好的初始化 這樣做其實會帶來一個問題，經過正向傳播和反向傳播后， ...
2018-10-17 20:39 1 1610 推薦指數：
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