TensorFlow.keras权重初始化函数initializers()的使用技巧

TensorFlow.keras中的initializers用于初始化网络层的参数权重。它提供了一系列初始化函数，可以根据不同的需求选择合适的初始化方法。本文将介绍initializers的使用技巧，并给出一些使用例子。

1. 使用内置的初始化函数：

TensorFlow.keras提供了一些内置的初始化函数，例如：

- Zeros：将权重初始化为全为0的张量。

- Ones：将权重初始化为全为1的张量。

- Constant：将权重初始化为给定常数值的张量。

使用这些初始化函数非常简单，只需要在创建层对象时，通过kernel_initializer参数指定即可，例如：

from tensorflow.keras import layers

model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='zeros'))

上述代码将添加一个包含64个神经元的全连接层，并将其权重初始化为全为0的张量。

2. 常用的随机初始化函数：

在深度学习中，常用的随机初始化函数有以下几种：

- RandomUniform：从均匀分布中随机采样初始化权重。可以通过minval和maxval参数指定采样范围。

- RandomNormal：从正态分布中随机采样初始化权重。可以通过mean和stddev参数指定均值和标准差。

- TruncatedNormal：从截断正态分布中随机采样初始化权重。与RandomNormal类似，但它会将超出指定范围的值重新采样。

使用这些随机初始化函数时，可以通过seed参数设置随机种子，以确保可复现性。例如：

model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='random_uniform', seed=42))

上述代码将添加一个包含64个神经元的全连接层，并将其权重从均匀分布中随机采样初始化。

3. 使用用户自定义的初始化函数：

除了以上内置的初始化函数，TensorFlow.keras还允许用户自定义初始化函数。用户自定义的初始化函数需要满足一定的要求：它必须是一个可调用对象，并且接受两个参数：shape和dtype。下面是一个例子：

import tensorflow as tf

def my_initializer(shape, dtype=None):
    return tf.random.normal(shape, stddev=0.1)

model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer=my_initializer))

上述代码将添加一个包含64个神经元的全连接层，并将其权重从自定义的正态分布中随机采样初始化。在这个例子中，我们通过使用tf.random.normal函数来生成自定义的初始化值。

总结：

- TensorFlow.keras的initializers模块提供了丰富的初始化函数，可以根据不同的需求选择合适的初始化方法。

- 在创建层对象时，通过kernel_initializer参数指定初始化函数。

- 内置的初始化函数包括Zeros、Ones和Random等，可以方便地使用。

- 常用的随机初始化函数有RandomUniform、RandomNormal和TruncatedNormal等，可以通过参数设置采样范围和随机种子。

- 用户可以通过自定义初始化函数来实现特定的初始化方法。