权重初始化1

权重初始化在深度学习模型训练中扮演着至关重要的角色，它直接影响到神经网络的收敛速度和性能。正确地初始化权重能够避免梯度消失或梯度爆炸问题，使得模型更有效地学习特征。以下是各种常见的权重初始化方法及其背后的理论： 1. **全部初始化为零**：这种方法简单直观，但会导致所有神经元在训练初期学习到同样的信息，因为它们的梯度相同。这可能会导致网络在早期阶段迅速收敛，但在后期停滞不前。 2. **初始化为相同的随机数**：这种做法与全零初始化类似，同样会引发对称问题，即神经元的输出过于相似，无法学习到输入的不同特征。 3. **初始化为较小的随机数**：通常是从均值为零、方差为1的高斯分布或均匀分布中采样，如`np.random.randn`和`np.random.uniform`。这样的初始化有助于打破对称性，但较小的随机值可能导致在前向传播时方差减小，导致梯度消失，特别是当使用sigmoid或tanh激活函数时。 4. **初始化为较大的随机数**：虽然能够打破对称性，但可能会导致梯度爆炸，尤其是当输入较大且使用sigmoid激活函数时，输出可能过度饱和在0或1，进一步加剧问题。 5. **Xavier/Glorot初始化**：由Xavier和Bengio提出的初始化方法，目的是保持正向传播和反向传播中激活值或梯度的方差不变。适用于如softsign和tanh这类在零点附近近似线性的激活函数。初始化公式考虑了输入和输出节点的数量，确保在不同层间信息传递的稳定性。实现代码可使用`np.random.randn`或`np.random.uniform`，并乘以适当的方差因子。 6. **MSRA/He初始化**：针对ReLU激活函数设计，由Microsoft Research Asia提出。在ReLU激活下，正向传播时状态值的方差保持不变，反向传播时关于激活值的梯度方差保持不变。He初始化的方差是输入节点数量的两倍。与Xavier初始化相比，它更适合ReLU的非线性特性。 每种初始化方法都有其适用的场景和局限性。在实际应用中，应根据网络结构和激活函数选择合适的初始化策略。同时，随着深度学习研究的深入，还有其他更先进的初始化技术，如Kaiming初始化（与He初始化类似）、Layer Normalization、Batch Normalization等，它们进一步优化了模型训练的效率和效果。了解和掌握这些初始化方法对于构建高效、稳定的深度学习模型至关重要。