TensorFlow中的keras初始化器：he初始化权重

在TensorFlow中，Keras是一个高级神经网络API，它提供了一组方便的函数和类来构建和训练深度学习模型。在Keras中，可以使用不同的初始化器来初始化模型的权重。一个流行的初始化器是“He初始化器”，它是Xavier初始化器的改进版本。

He初始化器通过从零均值的截断正态分布中抽样来初始化权重。与Xavier初始化器相比，He初始化器将方差缩小了一半。这是因为在深层网络中，使用激活函数ReLU时，它的输出范围为[0, +∞)，所以将方差缩小可以避免激活值过大。

要在Keras中使用He初始化器，可以通过在创建层时设置kernel_initializer参数为'he_normal'来实现。下面是一个使用He初始化器的示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='he_normal', activation='relu', input_shape=(input_size,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='he_normal', activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(num_classes, kernel_initializer='he_normal', activation='softmax')
])

在上面的示例中，创建了一个有两个隐藏层的全连接神经网络模型。每个隐藏层使用He初始化器来初始化权重，并使用ReLU作为激活函数。最后一层是一个具有softmax激活函数的输出层。

除了'he_normal'初始化器，Keras还提供了'he_uniform'初始化器。'he_uniform'初始化器在[-limit, limit]范围内生成权重，其中limit是根据权重数量的平方根进行计算的。

以下是一个使用'he_uniform'初始化器的示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='he_uniform', activation='relu', input_shape=(input_size,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='he_uniform', activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(num_classes, kernel_initializer='he_uniform', activation='softmax')
])

在这个例子中，与前面的例子相比，唯一的区别是初始化器参数被设置为'he_uniform'。

总结起来，He初始化器是一种用于初始化深度神经网络权重的有效方法，可以防止激活值过大或过小。在Keras中，可以通过在创建层时设置kernel_initializer参数为'he_normal'或'he_uniform'来使用He初始化器。这些初始化器可以在网络的隐藏层中使用，以提高模型的性能和训练速度。