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在神经网络的训练过程中#xff0c;权重和偏差的初始值对模型的性能和训练过程的收敛速度都有影响。随机初始化是一种常用的权重和偏差初始值设置方法#xff0c;它有助于打破对称性#xff0c;避免网络陷入局部最优解。
概念
当所有权重和偏差都被设置为相同的初始…由来
在神经网络的训练过程中权重和偏差的初始值对模型的性能和训练过程的收敛速度都有影响。随机初始化是一种常用的权重和偏差初始值设置方法它有助于打破对称性避免网络陷入局部最优解。
概念
当所有权重和偏差都被设置为相同的初始值时神经网络的每个神经元在反向传播时会计算相同的梯度导致网络无法学到不同的特征。为了避免这种情况我们使用随机初始化即为每个权重和偏差分配随机的小值。
通常随机初始化的原则是使用均匀分布或正态分布生成随机数并根据网络的规模和结构来调整初始化的尺度。
代码实现一个简单的随机初始化示例以正态分布为例
import numpy as npdef initialize_parameters(layers_dims):Initialize the parameters of the neural network.Arguments:layers_dims -- list containing the dimensions of each layer in the networkReturns:parameters -- python dictionary containing your parameters W1, b1, ..., WL, bL:Wl -- weight matrix of shape (layers_dims[l], layers_dims[l-1])bl -- bias vector of shape (layers_dims[l], 1)np.random.seed(42)parameters {}L len(layers_dims) # number of layersfor l in range(1, L):parameters[W str(l)] np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) * 0.01parameters[b str(l)] np.zeros((layers_dims[l], 1))return parameters
