深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

1. 零初始化（Zero Initialization）：

• 方法：将所有权重初始化为零。
• 问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同，模型无法有效地学习不同特征，导致模型无法正确收敛。
• 适用场景：一般不用。

2. 随机初始化（Random Initialization）：

• 方法：将权重随机初始化为小的随机值，通常来自一个均匀分布或正态分布。
• 目的：随机初始化的目的是为了打破神经元之间的对称性，防止它们在训练过程中学习到相同的权重更新。
• 问题：如果权重的初始值过大，可能会导致梯度爆炸；如果过小，可能会导致梯度消失。为了解决这些问题，诞生了更优化的随机初始化方法（如 Xavier 初始化和 He 初始化）。

3. Xavier 初始化（Glorot Initialization）：

• 方法：Xavier 初始化是