权重初始化

神经网络的初始化方式都有哪些？神经网络的初始化是深度学习中的一个关键步骤，它指的是在训练开始前为神经网络的权重和偏置设置初始值。合适的初始化方法可以加速模型的收敛，提高训练效果，甚至影响模型的最终性能。当然，目前我们使用Torch、TensorFlow等深度学习库进行建模的过程中，这些第三方库已经默认为我们选择了初始化的方式来设置神经网络的权重和偏置（不同神经网络有不同的默认方法），从而使得很多人往往都会忽略初始化竟然还能玩花样。

深度学习 --- stanford cs231学习笔记五(训练神经网络的几个重要组成部分之三，权重矩阵的初始化)深度学习所学习的重点就是要根据损失函数训练权重矩阵中的系数。即便如此，权重函数也不能为空，总是需要初始化为某个值。

诸神缄默不语

神经网络权重初始化诸神缄默不语-个人CSDN博文目录（如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案）