神经网络参数初始化方法有哪些,适用范围是什么?

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神经网络参数初始化方法有哪些,适用范围是什么?

2023-07-16 08:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

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  神经网络参数初始化方法有很多种,以下是其中几种常用的方法及其适用范围:

  1.随机初始化(Random Initialization)

  参数按照均匀分布或高斯分布随机初始化。适用于多种神经网络结构和激活函数,是最常用的初始化方法之一。

  2.零初始化(Zero Initialization)

  所有参数初始化为零。适用于线性激活函数(例如恒等函数)的浅层网络,但不适用于深层网络,因为每个神经元在反向传播时将具有相同的梯度。

  3.Xavier初始化(Xavier Initialization)

  根据输入和输出神经元的数量,将参数初始化为均匀分布或高斯分布的一种方式。适用于tanh、sigmoid等饱和型激活函数的浅层网络。

  4.He初始化(He Initialization)

  与Xavier初始化类似,但在计算标准差时除以输入神经元数量的平方根。适用于ReLU和其变体(如Leaky ReLU)等非饱和型激活函数的网络。

  接下来笔者用一个简单的示例,来具体演示下如何使用Python代码实现参数的随机初始化(方法1):

import numpy as np def initialize_parameters_random(layers_dims):     parameters = {}     L = len(layers_dims)          for l in range(1, L):         parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l-1]) * 0.01         parameters['b' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))              return parameters # 示例用法 layers_dims = [5, 10, 7, 1]  # 网络结构:输入层-10个神经元隐藏层-7个神经元隐藏层-输出层1个神经元 parameters = initialize_parameters_random(layers_dims) print("W1 = " + str(parameters["W1"])) print("b1 = " + str(parameters["b1"]))

  需要注意的是,以上示例仅演示了随机初始化的方法,其他初始化方法的代码实现会有所不同。对于Xavier初始化和He初始化,我们可以参考相应的论文或现有的深度学习框架的文档,以了解更多实现细节。



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