今天給大家分享常見的 7 種權(quán)重初始化方法

初始化深度學(xué)習(xí)模型的權(quán)重是影響模型訓(xùn)練速度、穩(wěn)定性以及最終性能的重要因素。

以下是常見的 7 種權(quán)重初始化方法，每種方法都有其適用的場景和特性。

1. 零初始化（Zero Initialization）

將所有權(quán)重初始化為零。這是最簡單的初始化方法，但通常不適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

優(yōu)點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)簡單，易于理解。

缺點(diǎn)

這種初始化方法的問題在于，會導(dǎo)致所有的神經(jīng)元在每一層都學(xué)習(xí)到相同的特征。

因?yàn)閷τ趯ΨQ的權(quán)重，反向傳播更新時會導(dǎo)致相同的梯度，這使得所有的神經(jīng)元在訓(xùn)練過程中沒有差異化，從而喪失了模型的學(xué)習(xí)能力。

2.隨機(jī)初始化（Random Initialization）

權(quán)重隨機(jī)初始化為一個較小的隨機(jī)數(shù)。通常，這些隨機(jī)數(shù)從均勻分布或正態(tài)分布中采樣。

優(yōu)點(diǎn)：

可以打破對稱性，避免零初始化帶來的問題。

缺點(diǎn)：

需要小心選擇隨機(jī)數(shù)的范圍，太大可能導(dǎo)致梯度爆炸，太小則可能導(dǎo)致梯度消失。

3.Xavier 初始化（Xavier Initialization）

Xavier 初始化方法根據(jù)輸入和輸出的節(jié)點(diǎn)數(shù)來選擇權(quán)重的初始值范圍，使得網(wǎng)絡(luò)中每一層的輸入和輸出的方差保持一致，避免梯度爆炸或消失。

公式

• 若使用均勻分布：
• 若使用正態(tài)分布：

優(yōu)點(diǎn)

• 在深層網(wǎng)絡(luò)中，Xavier 初始化可以平衡前向和反向傳播中的信號，從而加速收斂。
• 適用于Sigmoid 和 tanh激活函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)。

缺點(diǎn)

對于激活函數(shù)是ReLU的網(wǎng)絡(luò)，Xavier 初始化可能不夠有效。

4.He初始化（He Initialization）

He 初始化是專門為 ReLU 及其變體（如Leaky ReLU）激活函數(shù)設(shè)計(jì)的初始化方法。

它在Xavier初始化的基礎(chǔ)上，將方差放大，以適應(yīng)ReLU激活函數(shù)。

公式

• 若使用正態(tài)分布：
• 若使用均勻分布：

優(yōu)點(diǎn)

更適合ReLU激活函數(shù)，能有效避免梯度消失問題。

缺點(diǎn)

對于其他非ReLU激活函數(shù)，可能不如Xavier初始化效果好。

5.LeCun 初始化（LeCun Initialization）

LeCun 初始化是一種專門為特定激活函數(shù)（如 tanh 和 Leaky ReLU）設(shè)計(jì)的權(quán)重初始化方法。

它的目標(biāo)是確保在前向傳播和反向傳播中，網(wǎng)絡(luò)中信號的方差能夠保持穩(wěn)定，從而避免梯度消失或爆炸問題。

公式

LeCun 初始化的方法是基于正態(tài)分布對權(quán)重進(jìn)行初始化，其標(biāo)準(zhǔn)差與輸入神經(jīng)元的數(shù)量  相關(guān)

優(yōu)點(diǎn)

能有效保持網(wǎng)絡(luò)中信號的方差一致，適用于特定的激活函數(shù)。

缺點(diǎn)

對于其他激活函數(shù)效果有限。

6.Orthogonal初始化(Orthogonal Initialization)

Orthogonal 初始化是將權(quán)重矩陣初始化為一個正交矩陣。

正交矩陣的特性使得其轉(zhuǎn)置矩陣也是其逆矩陣，從而在反向傳播中能夠很好地保持信號的流動。

優(yōu)點(diǎn)

能有效避免梯度消失和梯度爆炸問題，特別適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

缺點(diǎn)

計(jì)算復(fù)雜度較高，適用范圍有限。

7.Variance Scaling 初始化

Variance Scaling 初始化是一種基于方差縮放的權(quán)重初始化方法。

它是為了解決在深度網(wǎng)絡(luò)中，由于不當(dāng)?shù)臋?quán)重初始化導(dǎo)致的梯度消失或梯度爆炸問題。

Variance Scaling 初始化通過縮放初始化權(quán)重的方差，使得每一層的輸出方差保持一致，從而穩(wěn)定模型的訓(xùn)練過程。

Variance Scaling 初始化通常使用以下公式定義：

其中：

• W  是初始化后的權(quán)重矩陣。
•  是當(dāng)前層的輸入單元數(shù)（即輸入特征的數(shù)量）。
•  是一個可調(diào)參數(shù)，用于縮放權(quán)重的方差。常見的縮放參數(shù)有 1、2、 等。
•  表示均值為 0、方差為 的正態(tài)分布。

優(yōu)點(diǎn)

• 通用性強(qiáng)，Variance Scaling 初始化是一種非常通用的初始化方法，可以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)。
• 避免梯度消失/爆炸，通過合適的方差縮放，Variance Scaling 初始化能夠有效避免梯度消失或爆炸問題。

缺點(diǎn)

• 參數(shù)選擇復(fù)雜，需要根據(jù)具體的激活函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇合適的縮放因子，這增加了使用的復(fù)雜性。