神經網絡--參數初始化
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 ...
原文：【知識】神經網絡中的參數初始化
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 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 z ,z ,z ,z ,z ,z ，其中 z i f a i ,,i , , f為激活函數。 那么前向傳播有： ...
2019-04-15 16:09 0 1166 推薦指數：
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