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：談談神經網絡權重為什么不能初始化為0
當我們在訓練一個神經網絡的時候，參數的隨機初始化是非常重要的，對於邏輯回歸來說，把參數初始化為 是很ok的。但是對於一個神經網絡，如果我們將權重或者是所有參數初始化為 ，梯度下降算法將不會起到任何作用。 .為什么邏輯回歸參數初始化為 是ok的 下圖所示，是logistic回歸的圖解： 假設我們用梯度下降法來更新我們的模型參數。 logistic回歸模型的前向傳播： logistic回歸模型的反向 ...
2020-05-31 23:25 0 2174 推薦指數：
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