神經網絡中權值初始化的方法
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 權值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均勻分布初始化（uniform ...
原文：神經網絡中的模型初始化
在神經網絡中，通常需要隨機初始化模型參數。下面我們來解釋這樣做的原因。 回顧多層感知機。為了方便解釋，假設輸出層只保留一個輸出單元 且隱藏層使用相同的激活函數。如果將每個隱藏單元的參數都初始化為相等的值，那么在正向傳播時每個隱藏單元將根據相同的輸入計算出相同的值，並傳遞至輸出層。在反向傳播中，每個隱藏單元的參數梯度值相等。因此，這些參數在使用基於梯度的優化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。 ...
2021-02-16 09:57 0 394 推薦指數：
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