Keras中的RandomUniform()初始化器用于随机初始化偏置项

在Keras中，可以使用RandomUniform()初始化器来随机初始化偏置项。RandomUniform()初始化器可以将权重初始化为均匀分布的随机值。它的参数是一个元组（minval，maxval），指定了随机值的范围。

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

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层
model.add(Dense(units=32, activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)))

# 添加另一个全连接层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax', kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)))

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

在上面的例子中，我们使用RandomUniform()初始化器来初始化两个全连接层的偏置项。在 个全连接层中，我们将RandomUniform()初始化器传递给bias_initializer参数，同时指定了随机值的范围为-0.05到0.05。在第二个全连接层中，我们同样使用了RandomUniform()初始化器，并指定了相同的随机值范围。

完成模型的初始化后，我们编译模型，并传递相应的损失函数、优化器和评估指标。然后，我们可以使用该模型训练和评估数据。

通过使用RandomUniform()初始化器，我们能够在模型中随机初始化偏置项，并为其指定一个具体的范围。这可以帮助模型更好地学习和拟合数据。