【DL-0】神經網絡權重的初始化方法
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 ...
原文：神經網絡的初始化方法總結 | 又名“如何選擇合適的初始化方法”
前言 本文介紹了為什么初始化很重要，總結了常用的幾種初始化方法：全零或等值初始化 正態初始化 均勻初始化 Xavier初始化 He初始化和Pre trained初始化，並介紹了幾個還活躍的初始化方向：數據相關初始化 稀疏權重矩陣和隨機正交矩陣初始化。 為什么初始化很重要 不正確初始化的權重會導致梯度消失或爆炸問題，從而對訓練過程產生負面影響。 對於梯度消失問題，權重更新很小，導致收斂速度變慢 這 ...
2021-10-04 15:52 0 317 推薦指數：
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