Keras的RandomUniform()初始化器：生成均匀分布的随机权重

Keras是一个优秀的深度学习框架，它提供了丰富的初始化器来初始化神经网络的权重。其中一个常用的初始化器是RandomUniform()，它用来生成服从均匀分布的随机权重。

首先，让我们来了解一下均匀分布。均匀分布是指在一定的范围内，每个数值出现的概率是相等的。在Keras中，我们可以使用RandomUniform()来生成均匀分布的随机权重。

下面是使用RandomUniform()初始化器的一个例子：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建一个全连接的神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, kernel_initializer=keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05), input_shape=(10,)),
    keras.layers.Dense(32, kernel_initializer=keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)),
    keras.layers.Dense(1)
])

# 随机生成输入特征
input_data = np.random.random((100, 10))
# 随机生成目标输出
target_data = np.random.random((100, 1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(input_data, target_data, epochs=10, batch_size=32)

在上面的例子中，我们创建了一个具有两个隐藏层的全连接神经网络模型。其中，每个隐藏层的权重都使用了RandomUniform()初始化器，这样每个权重都会从-0.05到0.05的均匀分布中随机生成。

需要注意的是，RandomUniform()初始化器有两个参数：minval和maxval。我们可以通过调整这两个参数来控制随机生成的权重的范围。在上面的例子中，我们将minval设置为-0.05，将maxval设置为0.05，这样生成的权重就会在-0.05到0.05之间。

接下来，我们随机生成了输入特征和目标输出，然后使用Adam优化器和均方误差损失函数编译了模型。最后，我们调用了fit()方法来训练模型，迭代了10个epochs，每个batch的大小为32。

通过这个例子，我们可以看到RandomUniform()初始化器是如何生成均匀分布的随机权重的。这种均匀分布的随机权重有助于模型的收敛和表达能力的提升。在实际应用中，我们可以根据需要选择合适的范围来初始化模型的权重。