TensorFlow.keras中initializers()函数的一些实用技巧

在TensorFlow.keras中，initializers()函数提供了一些实用技巧来初始化模型权重。这些技巧有助于改善模型的训练效果和收敛速度。下面是一些常用的技巧和使用例子：

1. 随机初始化权重：

随机初始化权重可以使模型具有良好的初始状态，有助于避免初始权重值过大或过小的问题。

   from tensorflow.keras import initializers
   
   initializer = initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=initializer))
   

这里的RandomNormal函数创建了一个正态分布的随机初始化器，它的均值为0，标准差为0.05。

2. 零初始化权重：

零初始化权重可以使模型的初始状态非常简单，对于一些简单的问题和浅层模型，这种初始化方式可能是有效的。

   from tensorflow.keras import initializers
   
   initializer = initializers.Zeros()
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=initializer))
   

这里的Zeros函数创建了一个全为零的初始化器，所有权重都初始化为0.

3. 常数初始化权重：

使用常数初始化权重可以保持所有权重的初始状态一致，从而避免模型过分依赖于初始权重。通常，常数初始化器的权重值在[-1, 1]之间。

   from tensorflow.keras import initializers
   
   initializer = initializers.Constant(0.1)
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=initializer))
   

这里的Constant函数创建了一个常数初始化器，所有权重都初始化为0.1。

4. 自定义初始化器：

除了使用内置的初始化器，还可以通过创建自定义初始化器来实现特定需求的初始化方式。

   from tensorflow.keras import initializers
   
   def my_initializer(shape, dtype=None):
       return initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)(shape, dtype)
       
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=my_initializer))
   

这里的my_initializer函数是一个自定义的初始化器，它仅仅是将RandomNormal初始化器包装了一下，可以根据具体的需求进行定制。

5. 使用初始化器的层数：

在创建模型时，可以为每一层的权重指定不同的初始化器。

   from tensorflow.keras import initializers
   
   initializer1 = initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)
   initializer2 = initializers.GlorotNormal()
   
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=initializer1))
   model.add(Dense(10, kernel_initializer=initializer2))
   

这里的 层权重使用了RandomNormal初始化器，第二层权重使用了GlorotNormal初始化器。

总结：

使用initializers()函数可以方便地实现不同的权重初始化方式。选择适当的初始化器对于模型的训练效果和收敛速度具有重要影响。以上是一些常用的实用技巧和使用例子，通过调整和尝试不同的初始化器，可以找到最适合模型的初始化方式。