Glorot初始化theano
时间: 2024-01-12 08:03:55 浏览: 23
Glorot初始化是一种常用的神经网络权重初始化方法,其目的是使得网络权重的初始化更加合理,提高网络的训练速度和准确性。在Theano中,可以通过以下代码来实现Glorot初始化:
```python
import numpy as np
import theano
def glorot_init(shape):
fan_in = shape[0] if len(shape) == 2 else np.prod(shape[1:])
fan_out = shape[1] if len(shape) == 2 else shape[0]
r = np.sqrt(6.0 / (fan_in + fan_out))
return theano.shared(
np.asarray(
np.random.uniform(low=-r, high=r, size=shape),
dtype=theano.config.floatX
),
borrow=True
)
```
这里的`shape`参数指定了权重矩阵的形状,例如 `(input_size, hidden_size)` 或者 `(hidden_size, output_size)`。在函数中,我们先计算了输入和输出的维度,然后根据Glorot初始化的公式计算了随机权重的取值范围,最后使用Theano的`shared`函数将其转换为共享变量。这样,我们就可以在Theano中使用Glorot初始化来初始化神经网络的权重了。