目錄 為什么要初始化 公式推導 初始化方法 引入激活函數 初始化方法分類 一、為什么要初始化 在深度學習中，神經網絡的權重初始化方法（weight initialization）對模型的收斂速度和性能有着至關重要的影響 ...

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 ...

之前看Andrew大神的視頻有介紹到神經網絡權重需要隨機初始化而不是全初始化為0的問題，其真正深層次的含義沒有弄明白，所以結合一些資料（cs231n課程）希望能讓自己之后再想到這個問題的時候能夠快速地明白過來。 另外這篇文章其實是一篇譯文，所以翻譯不是很確定的地方也將原文中的英文語句復制在句 ...

根據deeplearn.ai吳恩達深度學習課程3.11總結 因為如果W初始化為0 則對於任何Xi，每個隱藏層對應的每個神經元的輸出都是相同的，這樣即使梯度下降訓練，無論訓練多少次，這些神經元都是對稱的，無論隱藏層內有多少個結點，都相當於在訓練同一個函數。 ...

神經網絡的權重初始化（ Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients） 理想的權重矩陣既不會增長過快，也不會太快下降到 0，從而訓練出一個權重或梯度不會增長或消失過快的深度網絡。 有一個神經元的情況 ...

1. 為什么要初始化權重 為了使網絡中的信息更好的傳遞，每一層的特征的方差（標准差）應該盡可能相等，否則可能會導致梯度爆炸或者消失。 權重初始化的目的是在深度神經網絡中前向傳遞時，阻止網絡層的激活函數輸出爆炸（無窮大）或者消失（0）。如果網絡層的輸出爆炸或者消失，損失函數的梯度 也會變得 ...

深度學習中神經網絡的幾種權重初始化方法 2018年04月25日 15:01:32 天澤28 閱讀數 11981更多 分類專欄： machine learning&deep learning ...

在神經網絡中，參數默認是進行隨機初始化的。如果不設置的話每次訓練時的初始化都是隨機的，導致結果不確定。如果設置初始化，則每次初始化都是固定的。 ...