点击率预测神经网络初始化

点击率预测神经网络（Click-through Rate Prediction Neural Networks, CTRNNs）是一种用于广告推荐系统中的机器学习模型，其目标是预测用户对特定广告的点击概率。在初始化阶段，有几个关键步骤：

1. **权重初始化**：通常使用 Xavier 初始化或 He 初始化，它们考虑了输入特征的分布，使得权重在网络传递过程中不会过大或过小，有助于缓解梯度消失或爆炸的问题。

2. **偏置初始化**：对于每一层的激活函数，可能会有独立的偏置项。常见的做法是设置所有偏置为0或随机值，如零向量，这可以给网络一些灵活性。

3. **激活函数的选择**：初始网络层一般会采用线性激活（对应全连接层），之后的层可能会使用Sigmoid、ReLU等非线性函数，以便捕捉数据的复杂关系。

4. **批次归一化**：某些情况下，在卷积层或深度层之间应用批次归一化可以帮助优化过程，并加速训练速度。

5. **预训练与微调**：在某些大型网络中，可能会先进行预训练（如在无标签数据上做自监督学习），然后针对点击率任务进行微调。