神經網絡之權重初始化
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 ...
原文：網絡權重初始化方法總結（上）：梯度消失、梯度爆炸與不良的初始化
目錄 前向傳播與反向傳播回顧 梯度消失與梯度爆炸 激活函數的影響 權重矩陣的影響 不良初始化 參考 博客：blog.shinelee.me 博客園 CSDN 前向傳播與反向傳播回顧 神經網絡的訓練過程可以簡化成以下步驟， 輸入預處理 feature scaling等 初始化網絡weight和bias 前向傳播，得到網絡輸出 計算損失函數，得到當前損失 反向傳播，根據鏈式法則，逐層回傳得到損失函數 ...
2019-11-07 09:14 3 1370 推薦指數：
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