TensorFlow中的keras初始化器：标准化高斯分布初始化权重

在TensorFlow的keras中，可以使用标准化高斯分布初始化权重。这种初始化器被称为tf.keras.initializers.RandomNormal。

标准化高斯分布初始化器会从一个标准正态分布中生成随机值，并根据指定的标准差和均值对这些随机值进行缩放和平移。这些随机值将用作神经网络中权重的初始值。

下面是一个简单的例子，展示如何在keras中使用标准化高斯分布初始化器：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的例子中，我们创建了一个具有两个密集层的简单神经网络模型。第一个密集层有64个神经元，使用ReLU作为激活函数，并使用RandomNormal初始化器来初始化权重。我们通过将kernel_initializer参数设置为tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)来指定初始化器。其中，mean表示生成随机值的均值，stddev表示生成随机值的标准差。

接下来，我们使用adam优化器和categorical_crossentropy损失函数编译模型，并使用训练数据训练模型。

这个例子仅仅是一个简单的示例，展示了如何在keras中使用标准化高斯分布初始化器。实际中，您可以根据需要自定义更复杂的模型和初始化器。