Keras中的RandomUniform()初始化器：生成随机均匀分布的权重

Keras是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端上。在Keras中，可以使用不同的初始化器来初始化神经网络的权重。其中之一是RandomUniform()初始化器，可以生成随机均匀分布的权重。

RandomUniform()初始化器的使用非常简单，只需在神经网络层的初始化参数中指定该初始化器即可。下面是一个例子，展示如何使用RandomUniform()初始化器生成随机均匀分布的权重。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import RandomUniform

# 定义一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，使用RandomUniform()初始化器
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=RandomUniform()))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

在上面的代码中，通过导入Sequential、Dense和RandomUniform类来构建一个简单的神经网络模型。首先，我们创建了一个Sequential对象model。然后，使用model.add()方法添加了一个全连接层，其中units=64表示该层有64个神经元。我们还指定了激活函数为ReLU，并通过kernel_initializer参数将初始化器设置为RandomUniform()。

在随机均匀分布中，每个权重都被均匀地分布在给定的范围内。默认情况下，权重的范围是[-0.05, 0.05]。如果您想指定不同的范围，可以通过设置minval和maxval参数来实现。例如，kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.1, maxval=0.1)将生成范围在[-0.1, 0.1]的权重。

最后，我们使用compile()方法编译了模型，并指定了损失函数、优化器和评估指标。

在实际应用中，使用RandomUniform()初始化器可以帮助打破对称性，从而更好地学习输入数据的特征。同时，可以根据需要调整初始化权重的范围，以获得更好的模型性能。

总之，Keras中的RandomUniform()初始化器是一种用于生成随机均匀分布权重的方便工具。通过指定合适的参数，可以灵活地控制权重的范围，从而优化神经网络的性能。