cnn中默认的权值初始化方式

在卷积神经网络 (CNN) 中，通常使用均匀分布或高斯分布的随机权重初始化。常见的权重初始化方法包括：

1. 随机初始化：初始化权重为随机值，在训练过程中通过反向传播算法进行优化。

2. Xavier 初始化：Xavier 初始化是一种比较常用的权重初始化方法，它根据输入和输出的维度自动计算一个合适的权重初始化范围。它能够有效地加速模型的训练过程和提高模型的精度。

3. He 初始化：He 初始化是一种改进的 Xavier 初始化方法，它在计算权重初始值时只考虑了输入维度，而没有考虑输出维度。在某些情况下，He 初始化能够比 Xavier 初始化更好地提高模型的精度。

总的来说，权重初始化是卷积神经网络训练中的一个重要步骤，良好的权重初始化方法可以加速模型的训练和提高模型的精度。