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：神經網絡的參數初始化和批量歸一化
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。雖然這些局部最優解在訓練集上的損失比較接近，但是它們的泛化能力差異很大。一 個好的初始值會使得網絡收斂到一個泛化能力高的 ...
2020-09-02 17:57 0 691 推薦指數：
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