TensorFlow中的keras初始化器：双倍逆方差初始化权重

在TensorFlow的Keras中，我们可以使用initializer模块中的函数来初始化神经网络的权重。其中之一是双倍逆方差初始化(weighted variance scaling initializer)，它是一种常用的初始化权重的方法。

双倍逆方差初始化器是一种根据输入和输出神经元的数量，初始化权重矩阵中的值的方差的初始化方法。它假设输入和输出神经元的数量是可用的先验，以合理的选择尺度来初始化权重。

使用双倍逆方差初始化器，我们只需在创建模型的时候指定kernel_initializer参数为tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale=2.0)。

下面是一个使用双倍逆方差初始化器的例子。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义一个全连接神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale=2.0)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的例子中，我们创建了一个具有64个神经元的隐藏层，激活函数为relu，并使用双倍逆方差初始化器初始化其权重。输出层有10个神经元，激活函数为softmax。

然后我们编译模型，使用adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。

接下来，我们加载MNIST数据集，并对数据进行归一化处理。

最后，我们使用训练数据对模型进行训练，并在测试数据上进行验证。在训练过程中，模型将使用双倍逆方差初始化器初始化权重，并根据损失和准确率进行优化。