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对称权重问题#xff1a;全为0的初始化权重会导致神经网络在前向传播时接收到的信号输入相同。每个神经网络节点中…一、固定的初始化神经网络权重可能带来的问题
在训练神经网络的时候初始化权重如果全部设置为0或某个过大值/过小值。会导致一些问题
对称权重问题全为0的初始化权重会导致神经网络在前向传播时接收到的信号输入相同。每个神经网络节点中的公式都是一样的这种对称性会导致所有节点的输出完全一致故而无法实现特征的多样性和区分度。这样一来一群节点和一个节点没什么区别。梯度消失/爆炸初始化权重过大或过小可能会导致训练初期的梯度更新剧烈引发梯度爆炸反之若权重过小梯度则可能在反向传播过程中逐渐减小至接近于0造成梯度消失。这两种情况都会严重影响网络的学习能力。
二、随机初始化神经网络权重的好处
1打破对称性 初始化神经网络的权重很像是给一个舞台剧的导演在剧开始前分配角色。如果所有角色一开始都是一样的那么剧情将无法展开因为每个演员都会做出完全相同的表演。相似地如果我们给所有的神经网络权重相同的起始值神经元将无法学习到不同的特征因为在每次迭代中每个神经元都会以相同的方式更新。这种现象称为对称权重问题。 随机初始化权重就像是为每个角色随机分配一种性格和背景。这虽然可能会有一定的混乱但也为剧情发展提供了多样性和丰富性每个演员能够为剧情提供独特的贡献。同样在神经网络中随机初始化权重能够打破权重的对称性确保每个神经元可以学习到不同的特征。 随机初始化打破了这种对称性每个神经元将以不同的初始权重开始训练使得每个神经元从一开始就有独特的“视角”来处理输入数据从而促进网络学习到更丰富的特征表示。
2避免梯度消失/爆炸 就如同为一辆赛车精心调整引擎转速既不过热也不熄火以确保其能在赛道上稳健加速。 随机初始化有助于分散权重的大小使其既不太大也不太小有利于保持梯度在合理的范围内波动确保训练过程的稳定性。一般在使用Sigmoid激活函数和Tanh激活函数的神经网络中通常设置成0.01。
3促进模型收敛 就像在广阔的森林中随机放置多个起点让多个猎人同时出发寻找最优路线比所有人都从同一个地方出发更容易快速找到通往猎物的最佳路径。 随机初始化为神经网络提供了广泛的搜索空间使得模型在训练初期就能探索多种潜在的解决方案。随着训练的进行模型通过反向传播和优化算法逐步调整这些初始权重最终收敛到一个有效拟合训练数据的局部极小点。
