第8章：权重偏差初始化

在深度学习中，权重和偏差的初始化是训练神经网络的第一步，它对模型的训练效果和收敛速度有着重要影响。本章将探讨不同的初始化策略及其对深度学习模型的影响。

8.1 权重和偏差初始化的重要性

8.1.1 初始化的目的

初始化决定了神经网络参数的起始点，不适当的初始化可能导致训练过程中的梯度消失或爆炸。

8.1.2 影响训练的因素

权重和偏差的初始值会影响梯度的大小和方向，进而影响模型的收敛速度和最终性能。

8.2 常见的初始化方法

8.2.1 零初始化

• 定义：将所有权重初始化为零。
• 问题：可能导致神经元的输出完全相同，无法有效学习。

8.2.2 随机初始化

• 定义：从某个概率分布中随机抽取权重值。
• 问题：如果方差过大或过小，可能导致梯度消失或爆炸。

8.2.3 Xavier/Glorot初始化

• 定义：根据前一层的节点数调整权重的方差。
• 应用：适用于sigmoid和tanh激活函数。

8.2.4 He初始化

• 定义：针对ReLU激活函数设计的初始化方法。
• 特点：考虑了ReLU的死亡ReLU问题。

8.2.5 正态分布和均匀分布初始化

• 定义：从正态分布或均匀分布中抽取权重值。
• 参数：需要选择合适的均值和标准差或范围。

8.3 初始化策略的选择

8.3.1 基于激活函数的选择

不同的激活函数需要不同的初始化策略，如ReLU激活函数通常使用He初始化。

8.3.2 基于网络深度的选择

深度网络可能需要更细致的初始化策略，以避免梯度消失或爆炸。

8.4 初始化对训练的影响

8.4.1 梯度消失和爆炸

不适当的初始化可能导致梯度消失或爆炸，影响模型的训练效果。

8.4.2 收敛速度

合适的初始化可以加快模型的收敛速度，提高训练效率。

8.5 实用初始化技巧

8.5.1 偏差的初始化

偏差通常初始化为较小的常数值，如0或一个小的正数。

8.5.2 权重的动态调整

在训练过程中，可以根据梯度的变化动态调整权重的初始化策略。

8.6 本章小结

权重和偏差的初始化是深度学习模型训练的第一步，它对模型的训练效果有着重要影响。本章介绍了不同的初始化方法、选择策略以及初始化对训练的影响。理解初始化的重要性和选择合适的初始化策略对于构建高效的深度学习模型至关重要。