初始化 MLP 参数 θ

在机器学习中，MLP（多层感知机）是一种常用的神经网络模型。初始化参数θ是指在训练MLP之前，对模型的权重和偏置进行初始化的过程。

通常情况下，可以使用随机初始化的方法来初始化MLP的参数θ。常见的随机初始化方法有以下几种：

1. 零初始化：将所有权重和偏置设置为0。但是这种方法不推荐使用，因为所有的神经元将会具有相同的权重，导致模型无法学习到不同的特征。

2. 随机初始化：将权重和偏置设置为随机数。可以使用均匀分布或者高斯分布来生成随机数。这样可以使得每个神经元具有不同的初始权重，增加模型的多样性和学习能力。

3. Xavier初始化：Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，它根据输入和输出的维度来确定权重的初始范围。通过保持输入和输出的方差相等，可以避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

4. He初始化：He初始化是一种针对ReLU激活函数的权重初始化方法。它根据ReLU函数的特性，将权重初始化为高斯分布或者均匀分布，并乘以一个常数因子，以保持激活函数的均值和方差稳定。

以上是一些常见的MLP参数θ初始化方法，根据具体的问题和网络结构，选择合适的初始化方法可以帮助提高模型的性能和收敛速度。