Keras中的RandomUniform()初始化器用于随机初始化权值

在Keras中，RandomUniform()是一个常用的权重初始化器之一。它可以用于随机初始化神经网络模型中的权重。RandomUniform()会生成一个均匀分布的随机数，用于初始化权重。

以下是一个使用RandomUniform()初始化器的例子：

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

# 设置随机种子，以便结果可重复
np.random.seed(0)

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，使用RandomUniform()初始化权重
model.add(Dense(units=10, activation='relu', kernel_initializer=RandomUniform()))

# 编译模型，设置损失函数和优化器
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')

# 创建一批随机输入数据
input_data = np.random.rand(100, 10)

# 使用随机输入数据训练模型
model.fit(input_data, input_data, epochs=10, batch_size=10)

在上面的例子中，我们首先导入了相关的库，包括Keras的Sequential模型和Dense层，以及RandomUniform初始化器。然后，我们设置了一个随机种子，这样我们的结果就可以复现。接下来，我们创建了一个Sequential模型，并向其添加了一个具有10个神经元的全连接层。在添加层时，我们使用了RandomUniform()初始化器，这样权重就会以均匀分布的随机数进行初始化。然后，我们编译了模型，指定了损失函数和优化器。接下来，我们创建了一个随机的输入数据集，并使用这些数据来训练模型。在这个例子中，我们使用了100个样本和10个特征，进行了10个epochs的训练。

通过使用RandomUniform()初始化器，我们可以确保网络中的权重在训练开始时具有随机性，从而帮助网络更好地学习训练数据的模式。

总之，RandomUniform()初始化器是一个常用的用于随机初始化神经网络权重的方法，在Keras中使用它可以帮助网络更好地进行训练。