随机初始化：神经网络参数的最优起点

在机器学习领域，随机初始化是一个至关重要的概念，特别是在神经网络模型中。随机初始化是指在训练算法开始时，为模型参数分配初始值的过程，这对于算法收敛和性能的稳定性至关重要。在传统的逻辑回归中，初始化所有参数为0可能可行，因为这种简单设置不会导致明显的梯度消失或爆炸问题。然而，对于神经网络，尤其是深度神经网络，初始参数若全部相同会导致所有神经元的行为一致，无法捕捉到复杂的输入特征映射。 随机初始化的核心思想是引入一定程度的随机性，避免参数过拟合或陷入局部最优解。在深度学习中，通常采用均匀分布或者高斯分布来生成随机值，例如像这样： ```python Theta1 = rand(10, 11) * (2*eps) – eps ``` 这里，`rand(10, 11)`生成一个10行11列的矩阵，每个元素在区间`[-eps, eps]`之间随机取值，这种做法使得参数在训练过程中能够动态调整，从而更好地适应数据的复杂性。 学习率`eps`的选择需要谨慎，它影响着参数更新的速度和模型的稳定性。太小的`eps`可能导致学习过程缓慢，而太大的`eps`则可能导致参数跳度过大，影响模型的收敛。通常我们会选择一个合适的小范围，如`1e-6`至`1e-4`之间，然后根据具体情况进行调整。 在本篇笔记中，作者黄海广分享了关于随机初始化在机器学习特别是斯坦福大学2014年机器学习课程中的讲解，该课程涵盖了监督学习（如支持向量机、核函数和神经网络）和无监督学习（如聚类、降维和推荐系统）等关键主题。通过学习这些内容，学生不仅能掌握理论基础，还能了解如何在实际项目中应用机器学习技术，以及如何处理偏差-方差问题和最佳实践创新。 随机初始化作为一门技术，广泛应用于深度学习框架如TensorFlow和PyTorch的代码实现中，是现代机器学习工程师必备的技能之一。理解并掌握随机初始化的方法和策略，有助于提升模型性能，加速模型训练，进而推动人工智能技术的发展和应用。