Keras中的RandomUniform()初始化器：生成随机分布的权重矩阵

RandomUniform()是Keras中的一种权重初始化器，用于生成取自均匀分布的随机数作为权重的初始值。这个初始化器可以用于网络模型中的任意层的权重矩阵的初始化。

RandomUniform()的主要参数有：

- minval: 分布的下界，默认为-0.05

- maxval: 分布的上界，默认为0.05

- seed: 随机数种子

- dtype: 数据类型，默认为float32

下面是一个使用RandomUniform()初始化器的例子：

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，输入维度为10，输出维度为100
model.add(Dense(100, input_dim=10, kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)))

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

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

在上面的例子中，我们首先导入了所需的库和类。然后我们创建了一个Sequential模型，并向其中添加了一个全连接层。这个全连接层的输入维度是10，输出维度是100。在添加这个层的时候，我们使用了RandomUniform()初始化器来初始化这个层的权重矩阵。我们设置了minval为-0.05，maxval为0.05，表示权重矩阵中的值将会在这个范围内随机分布。然后我们编译模型并开始训练。

使用RandomUniform()初始化器可以帮助我们在网络模型中生成取自均匀分布的随机数作为权重的初始值。这样可以增加模型的随机性，提高模型的泛化能力。同时，通过调整minval和maxval参数，我们还可以控制权重的范围，从而进一步影响模型的性能。