Keras中的RandomUniform()初始化器：生成随机分布的权值

在Keras中，可以使用RandomUniform()初始化器来生成随机分布的权值。RandomUniform()初始化器会根据指定的范围在均匀分布中生成随机数作为权值。

RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)

参数解释：

- minval：随机数的最小值。在均匀分布中，所有的随机数都将大于或等于此值。

- maxval：随机数的最大值。在均匀分布中，所有的随机数都将小于此值。

- seed：随机数生成器的种子。

下面是使用RandomUniform()初始化器生成随机分布的权值的一个例子：

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05), input_shape=(100,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)))

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

# 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，我们定义了一个具有两个隐藏层的神经网络模型。模型的 个隐藏层使用了RandomUniform()初始化器生成随机分布的权值，取值范围为-0.05到0.05之间。第二个隐藏层和输出层也都是使用了RandomUniform()初始化器。

注意，在使用RandomUniform()初始化器时，需要将其作为kernel_initializer参数传递给Dense层，以指定权值的初始化方法。此外，我们还可以通过调节minval和maxval参数来控制生成随机数的范围。

最后，根据模型的结构和数据集，我们编译模型、训练模型，并使用验证数据集验证模型的性能。