更新時間:2023-08-01 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開始前,對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置進行初始化的過程。不同的參數(shù)初始化方法可以影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和訓(xùn)練性能。以下是一些常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法及其適用范圍:
這是最常用的初始化方法之一,在訓(xùn)練開始時,將網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置隨機地初始化為較小的值。這樣做是為了避免所有神經(jīng)元在初始階段具有相同的輸出,從而防止網(wǎng)絡(luò)的對稱性問題。適用范圍:適用于大多數(shù)深度學(xué)習(xí)任務(wù),如圖像分類、目標(biāo)檢測、自然語言處理等。
將所有權(quán)重和偏置初始化為零。然而,這種方法在實踐中很少使用,因為它會導(dǎo)致所有神經(jīng)元的輸出相同,從而無法有效地進行反向傳播和學(xué)習(xí)。適用范圍:適用于某些特殊情況,但通常不推薦使用。
這是一種較為流行的參數(shù)初始化方法,特別適用于激活函數(shù)為 sigmoid 或 tanh 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。它根據(jù)輸入和輸出神經(jīng)元的數(shù)量來設(shè)置權(quán)重的初始范圍,以保持信號在傳播過程中的方差穩(wěn)定。適用范圍:適用于激活函數(shù)為 sigmoid 或 tanh 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
類似于 Xavier 初始化,但適用于激活函數(shù)為ReLU(Rectified Linear Unit)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。He初始化將權(quán)重的初始范圍設(shè)置為更大,以更好地適應(yīng)ReLU激活函數(shù)的特性。適用范圍:適用于激活函數(shù)為ReLU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
下面是Python代碼演示這些參數(shù)初始化方法:
import numpy as np def random_init(shape): return np.random.randn(*shape) * 0.01 def zero_init(shape): return np.zeros(shape) def xavier_init(shape, fan_in, fan_out): # fan_in: 輸入神經(jīng)元數(shù)量,fan_out: 輸出神經(jīng)元數(shù)量 scale = np.sqrt(2.0 / (fan_in + fan_out)) return np.random.randn(*shape) * scale def he_init(shape, fan_in): scale = np.sqrt(2.0 / fan_in) return np.random.randn(*shape) * scale # 示例:初始化一個3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣和偏置向量 input_size = 100 hidden_size = 50 output_size = 10 # 隨機初始化 W1_random = random_init((hidden_size, input_size)) b1_random = random_init((hidden_size, 1)) W2_random = random_init((output_size, hidden_size)) b2_random = random_init((output_size, 1)) # 零初始化 W1_zero = zero_init((hidden_size, input_size)) b1_zero = zero_init((hidden_size, 1)) W2_zero = zero_init((output_size, hidden_size)) b2_zero = zero_init((output_size, 1)) # Xavier 初始化 W1_xavier = xavier_init((hidden_size, input_size), input_size, hidden_size) b1_xavier = zero_init((hidden_size, 1)) W2_xavier = xavier_init((output_size, hidden_size), hidden_size, output_size) b2_xavier = zero_init((output_size, 1)) # He 初始化 W1_he = he_init((hidden_size, input_size), input_size) b1_he = zero_init((hidden_size, 1)) W2_he = he_init((output_size, hidden_size), hidden_size) b2_he = zero_init((output_size, 1)) # 輸出參數(shù)的維度 print("Random Initialization:") print(W1_random.shape, b1_random.shape, W2_random.shape, b2_random.shape) print("\nZero Initialization:") print(W1_zero.shape, b1_zero.shape, W2_zero.shape, b2_zero.shape) print("\nXavier Initialization:") print(W1_xavier.shape, b1_xavier.shape, W2_xavier.shape, b2_xavier.shape) print("\nHe Initialization:") print(W1_he.shape, b1_he.shape, W2_he.shape, b2_he.shape)
請注意,這里只是演示了參數(shù)的初始化過程,并未涉及到具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。在實際使用中,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)的選擇來決定使用何種初始化方法。通常,Xavier初始化和He初始化在很多場景下都表現(xiàn)良好。