您的当前位置：首页人工神经网络的权重初始化方法有哪些常见的选择？它们各有什么特点和应用场景？

人工神经网络的权重初始化方法有哪些常见的选择？它们各有什么特点和应用场景？

来源：年旅网

人工神经网络的权重初始化方法有很多种，常见的包括随机初始化、Xavier初始化和He初始化等。

随机初始化（Random Initialization）：将权重参数随机初始化为一个小的数值，通常服从均匀分布或者高斯分布。这种方法简单粗暴，但在实际应用中往往需要进行大量的调参才能达到较好的效果。

Xavier初始化（Xavier Initialization）：由Xavier Glorot提出，通过将权重初始化为服从均匀分布或者高斯分布的随机数，并且根据输入和输出神经元的数量进行缩放，使得信号能够在前向传播和反向传播中保持稳定。Xavier初始化在深层网络中有比较好的效果，能够避免梯度消失和梯度爆炸的问题。

He初始化（He Initialization）：由Kaiming He提出，对于ReLU激活函数的网络，He初始化将权重初始化为服从均匀分布或者高斯分布的随机数，并且根据输入神经元的数量进行缩放。He初始化在使用ReLU等激活函数的深层网络中效果比较好，能够更好地保持梯度的稳定性。

这些初始化方法各有特点和适用场景，选择合适的初始化方法可以加快网络的收敛速度，提高训练效果。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来选择最适合具体任务的初始化方法。

关键词：人工神经网络，权重初始化，随机初始化，Xavier初始化，He初始化，深度学习···