在网络层数足够深的深度模型中，把参数都初始化为0

在网络层数足够深的深度模型中，把参数都初始化为0是一个不合适的选择。这是因为所有的参数都是相同的，这意味着每个神经元计算出的梯度都是相同的，这会导致所有的参数更新相同，网络的效果并不理想。因此，通常我们会使用一些特殊的初始化方法来初始化参数，例如 Xavier初始化和He初始化，这些方法能够更好地保证每层神经元的梯度分布相对均匀，从而提高网络的学习效果。

相关问题

深度学习网络中如何对网络模型的参数进行初始化

在深度学习中，网络模型的参数初始化非常重要，因为初始值的不同会对模型的训练结果产生很大的影响。常见的参数初始化方法有以下几种：

1. 随机初始化：将参数随机初始化为一个小的随机值，可以使用均匀分布或高斯分布进行随机初始化。

2. 零初始化：将参数初始化为零，但是这种方式只适用于某些特殊的情况。

3. 常数初始化：将参数初始化为一个常数，比如将所有参数初始化为1或0.01等。

4. 预训练初始化：通过使用无监督预训练的方式来初始化模型参数，可以使得模型更容易收敛到一个好的点。

5. Xavier初始化：对于激活函数为sigmoid或tanh的网络层，使用Xavier初始化方法可以使得网络的训练效果更好。

6. He初始化：对于激活函数为ReLU的网络层，使用He初始化方法可以使得网络的训练效果更好。

不同的初始化方式适用于不同的网络结构和任务，需要根据实际情况进行选择。

TensorFlow 2.0模型参数初始化

TensorFlow 2.0 提供了多种参数初始化的方式，可以通过 `tf.keras.initializers` 模块进行调用。以下是一些常用的参数初始化方法：

1. 随机初始化：常用的随机初始化方法有 `tf.keras.initializers.RandomNormal` 和 `tf.keras.initializers.RandomUniform`，分别按照正态分布和均匀分布进行随机初始化。

2. 常数初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Constant` 来将参数初始化为一个常数值。

3. 单位矩阵初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Identity` 来将参数初始化为单位矩阵。

4. 正交矩阵初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Orthogonal` 来将参数初始化为正交矩阵。

5. Glorot初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.GlorotUniform` 或 `tf.keras.initializers.GlorotNormal` 来进行 Glorot 初始化，它是一种针对激活函数为 tanh 和 sigmoid 的参数初始化方法。

6. He初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.he_uniform` 或 `tf.keras.initializers.he_normal` 来进行 He 初始化，它是一种针对激活函数为 ReLU 的参数初始化方法。

以上这些初始化方法都可以通过在网络层中设置 `kernel_initializer` 或 `bias_initializer` 参数进行调用，例如：

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.initializers import GlorotUniform

dense_layer = Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=GlorotUniform())

这里使用 Glorot 初始化方法初始化了一个包含 64 个神经元的全连接层。