神经网络 权值初始化

在深度学习中，神经网络的权重初始化方法对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。一个好的权重初始化方法可以帮助解决梯度消失和梯度爆炸的问题，并且有利于模型的性能和收敛速度。

在当前的深度学习中，隐藏层常使用ReLU作为激活函数，并且常用的权重初始化方法是He initialization。这种初始化方法通过根据ReLU的特性，将权重初始化为均值为0，标准差为sqrt(2/n)的高斯分布，其中n是上一层神经元的数量。这种方法在实践中显示出比Xavier initialization更好的效果。

当然，除了He initialization之外，还有其他几种常用的权重初始化方法，如Xavier initialization和正交初始化等。这些方法根据不同的特性和需求，在不同的情况下可能会有更好的效果。

总之，权重初始化是深度学习中的重要步骤之一，它对模型的性能和收敛速度有着重要的影响，而He initialization是当前深度学习中常用的神经网络权重初始化方法之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习中神经网络的几种权重初始化方法](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/120840148)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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