TensorFlow.keras权重初始化方法initializers()的详细说明

TensorFlow.keras权重初始化方法initializers提供了多种方式来初始化神经网络的权重。这些初始化方法可以在定义神经网络模型的时候使用。

以下是一些常用的权重初始化方法的详细说明以及使用示例：

1. RandomNormal：从高斯分布中随机采样。可以指定均值（mean）和标准差（stddev）参数。

initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)

2. RandomUniform：从均匀分布中随机采样。可以指定最小值（minval）和最大值（maxval）参数。

initializer = tf.keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)

3. TruncatedNormal：从截断高斯分布中随机采样。截断高斯分布通过限制采样范围来避免离群值的影响。可以指定均值（mean）和标准差（stddev）参数。

initializer = tf.keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)

4. GlorotNormal：根据Glorot正态分布初始化权重。Glorot初始化方法是一种常用的神经网络权重初始化方法，可以在较大程度上帮助避免梯度消失和梯度爆炸问题。可以指定随机种子（seed）参数。

initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal(seed=None)

5. GlorotUniform：根据Glorot均匀分布初始化权重。可以指定随机种子（seed）参数。

initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform(seed=None)

6. HeNormal：根据He正态分布初始化权重。He初始化方法是一种常用的神经网络权重初始化方法，适用于ReLU激活函数。可以指定随机种子（seed）参数。

initializer = tf.keras.initializers.HeNormal(seed=None)

7. HeUniform：根据He均匀分布初始化权重。可以指定随机种子（seed）参数。

initializer = tf.keras.initializers.HeUniform(seed=None)

8. Constant：使用常数进行初始化。可以指定常数值（value）参数。

initializer = tf.keras.initializers.Constant(value=0.1)

9. Zeros：用零来初始化。与Constant初始化方法类似，只是常数值为0。

initializer = tf.keras.initializers.Zeros()

10. Ones：用一来初始化。与Constant初始化方法类似，只是常数值为1。

initializer = tf.keras.initializers.Ones()

以下是一个使用上述权重初始化方法的示例：

import tensorflow as tf

initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer=initializer),
    tf.keras.layers.Dense(10, kernel_initializer=initializer)
])

在上述示例中，我们使用RandomNormal的权重初始化方法初始化了两个全连接层的权重。