神经网络初始化怎么设置

神经网络的初始化方法对训练结果有着重要的影响。常见的神经网络初始化方法有以下几种：

1. 随机初始化：权重和偏置随机生成，通常使用高斯分布或均匀分布。

2. Xavier 初始化：适用于 tanh、sigmoid、softsign 等函数的激活函数。权重使用均匀分布，偏置初始化为0。

3. He 初始化：适用于 ReLU、ReLU的变种、Leaky ReLU 等函数的激活函数。权重使用高斯分布，偏置初始化为0。

4. Lecun 初始化：适用于 SELU 函数的激活函数。权重使用高斯分布，均值为0，标准差为 sqrt(1/n)，其中 n 为上一层神经元的数量。

在实际应用中，可以根据具体的任务和模型选择不同的初始化方法。需要注意的是，过大的权重初始化可能导致梯度爆炸，过小的权重初始化可能导致梯度消失，因此需要谨慎选择初始化方法。