初始化權重
在網路的初始時刻，如果神經元的權重都是隨便初始化的，那麼啟用的下一層的神經元的均值尾
0，但是方差就是巨大的，這會導致
neural saturation
的情況，所以在初始化的時候就根據神經元的聯入的樹木來進行計算，使得最後基本上
w的求和之後的結果均值為
0，方差為1.
所以初始化權重最後的結果就是把我們的結果能夠很好的進行乙個初始化之後能夠加速訓練。
問題來了
1.如果我的
yita*lambda <，那麼為什麼我的權重是按照
exp(-yita*lambda/m)
進行衰減的?
2.假設
lambda
不是很大，那麼
weight decay
就能夠最後大約變成
1/(n)1/2? n
是網路中
w的總數。
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