使用标准高斯分布N(0,1)初始化神经网络骨干参数

使用标准高斯分布N(0,1)初始化神经网络骨干参数

在深度学习中，参数初始化对模型的训练和性能至关重要。一种常用的方法是使用标准高斯分布N(0,1)来初始化神经网络的骨干参数。

步骤：

1. 生成标准高斯分布： 使用随机数生成器生成符合标准高斯分布N(0,1)的随机数。
2. 初始化骨干参数： 将生成的随机数作为神经网络骨干参数的初始值。
3. 输入数据： 将随机采样的标准高斯分布数据输入到神经网络中进行训练。

示例：

假设我们要初始化一个全连接层的权重参数。我们可以使用以下代码：

import numpy as np

# 生成符合标准高斯分布的随机数
weights = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=weight_shape)

# 将随机数作为权重参数的初始值
# ...

优势：

• 简单易行
• 有助于打破网络的对称性
• 有助于防止梯度消失和梯度爆炸

注意事项：

• 标准高斯分布初始化可能并不适用于所有类型的神经网络和数据集。
• 其他初始化方法，如Xavier初始化和He初始化，可能在某些情况下表现更优异。

总而言之，使用标准高斯分布N(0,1)初始化神经网络骨干参数是一种简单有效的初始化方法，可以为模型训练提供良好的起点。