为何神经网络权重初始化要随机初始化,不能以0为初始化

根据deeplearn.ai吴恩达深度学习课程3.11总结

因为如果W初始化为0 则对于任何Xi,每个隐藏层对应的每个神经元的输出都是相同的,这样即使梯度下降训练,无论训练多少次,这些神经元都是对称的,无论隐藏层内有多少个结点,都相当于在训练同一个函数。

时间: 2024-10-30 05:36:09

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使用参数初始化表来实现对数据成员的初始化

这是c++提供的一种机制,具体格式如下: 1 class BOX 2 { 3 public: 4 BOX(int h,int w ,int len); 5 private: 6 int height; 7 int width; 8 int length; 9 }; 10 11 使用参数初始化表初始化的方式: 12 13 BOX::BOX(int h ,int w ,int len):height(h), width(w), length(len){} 14 15 传统的方式是这样子写的: 16

DS-5/RVDS4.0变量初始化错误

最近总是有各种调试时的错误,内存错误一般,我无意中发现的所有全局变量失败,也就是说,全局变量声明之后,颂值早期值误. 初值明明是0x12345674,最后变为了0xBA141234,出现了移位现象 測试代码 //内存測试,防止出现内存异常,主要表现为全局变量初始化有问题 #define MEM_TEST 0x12345678 u32 MemTest = MEM_TEST; _init_alloc(0x56000000, 0x60000000-8); //初始化堆的范围 pJpegBuff = (

const typedef 和指针的问题(这里必须初始化的才初始化了,不必须的则没有初始化)

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0、初始化样式

初始化样式,非原创,仅供个人学习参考<link href="base.css"> /* CSS Document */html, body, div, span, object, iframe,h1, h2,h3, h4, h5, h6, p, blockquote, pre,abbr, address, cite, code,del, dfn,em, img, ins,kbd, q, samp,small, strong, sub, sup, var,b, i,dl, d

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