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keras之权重初始化方式
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。

下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。

不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer

model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))
 
# also works; will use the default parameters.
model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))

几种初始化方法

keras.initializers.Zeros()#全0
keras.initializers.Ones()#全1
keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None))#指定均值和方差的正态分布初始化
keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)#指定下边界和上边界的均匀分布初始化
keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)#截尾高斯分布初始化，位于均值两个标准差以外的数据将会被丢弃并重新生成，形成截尾分布

自定义初始化

def my_init(shape, dtype=None):
 return K.random_normal(shape, dtype=dtype)
 
model.add(Dense(64, init=my_init))

补充知识：Keras中权重weight的初始化

Keras 的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型， Keras 的序贯模型是神经网络层的线性管道 （ 堆栈） 。

以下代码段定义了 一个包含 12 个人工神经元的单层 网络，它预计有 8 个输入变量 （ 也称为特征）：

from keras.models import Sequential
 
model =Sequential()
model.add(12,input_dim=8,kernel_initializer='random_uniform')

每个神经元可以用特定的权重进行初始化 。 Keras 提供了 几个选择 ， 其中最常用的选择如下所示。

random_unifrom：权重被初始化为（-0.5，0.5）之间的均匀随机的微小数值，换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重 。

random_normal：根据高斯分布初始化权重，其中均值为0，标准差为0.05。

zero：所有权重被初始化为0。

以上这篇keras之权重初始化方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16

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苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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