【DeepCV】模型参数的初始化方式

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模型选好了，在训练之前，那么多的 $w$ 和 $b$ 该如何初始化呢？trial & error，试错中前行

全部置为 0

超级省事，但是 absolutely wrong！所有参数都是 0 ，还是所有的神经元步调完全一致，怎么训练，怎么梯度下降？

随机初始化为近 0 值

哎，这还靠谱些。比如指定， $w \sim N(0,1)$, $N(0,1)$ 是均值为0，方差为1 的高斯分布或正太分布(差别不大)。

校准方差

上面的建议不错，但是神经元output的方差正比于input的个数。这个影响还是蛮大的，需要校准一下。

# calibrating the variances with 1/sqrt(n)
w = np.random.randn(n) / sqrt(n) 

对于使用 ReLU 作为激活函数的形式，建议采用

# current recommendation
w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n) 

至于为什么ReLU 中是这样，移步 Kaiming He 大神的论文.