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文件名称：Weights-Initialization-in-Nueral-Networks:神经网络中的权重初始化技术
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 11:48:34
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神经网络权重初始化
神经网络中的权重初始化技术
•权重初始化：•建立基本的神经网络有点令人费解，最重要的是调优它以获得更好的结果是一件繁琐的工作，但是要考虑的第一步是初始化参数。 如果正确完成此部分，则可以在最短的时间内实现优化，否则将很难使用“梯度下降”收敛到最小值。
神经网络：首先让我们了解神经网络如何了解权重的工作原理。 在神经网络中，有一个输入层，它接受输入信号并将其传递到下一层。
接下来，神经网络包含一系列隐藏层，这些隐藏层将转换应用于输入数据。 权重是在隐藏层的节点内应用的。 例如，单个节点可以获取输入数据并将其乘以分配的权重值，然后在将数据传递到下一层之前添加一个偏差。 神经网络的最后一层也称为输出层。 输出层通常会调整来自隐藏层的输入，以在指定范围内产生所需的数字。 权重与偏差：权重和偏差都是网络内部可学习的参数。 一个可教的神经网络将在学习开始之前将权重和偏差值随机化
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Weights-Initialization-in-Nueral-Networks-main
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