Keras中的RandomUniform()初始化器用于随机初始化权重矩阵

在Keras中，可以使用RandomUniform()初始化器来随机初始化权重矩阵。RandomUniform()从一个均匀分布中随机抽取值，并在给定的范围内初始化权重。

下面是一个使用RandomUniform()初始化器的例子：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import RandomUniform

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，使用RandomUniform()初始化器初始化权重
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100, kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)))

# 添加输出层，使用默认的初始化器（通常是Glorot uniform初始化器）
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

# 生成随机数据作为输入
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 1))

# 将输出转换为one-hot编码
y_train = np.eye(10)[y_train.reshape(-1)]

# 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一个全连接层的神经网络模型。该层的神经元数为64，使用RandomUniform()初始化器初始化权重。我们还添加了一个输出层，其中神经元数为10，使用默认的初始化器。模型根据categorical_crossentropy损失函数和sgd优化器进行编译。

我们使用np.random.random()函数生成随机数据作为输入，并使用np.random.randint()函数生成随机标签，然后将其转换为one-hot编码。最后，我们使用fit()函数训练模型。

需要注意的是，RandomUniform()初始化器的参数minval和maxval定义了权重的取值范围。在上面的示例中，我们将权重的取值范围设置为-0.05到0.05。您可以根据需要调整这些参数来改变权重的分布范围。

总而言之，RandomUniform()初始化器是Keras中一种用于随机初始化权重矩阵的方法。它可以帮助我们更好地探索不同权重初始化方式对神经网络模型性能的影响。