在神經網路訓練中，好的權重 初始化會加速訓練過程。
下面說一下kernel_initializer 權重初始化的方法。
不同的層可能使用不同的關鍵字來傳遞初始化方法，一般來說指定初始化方法的關鍵字是kernel_iniwcoyfwsjtializer 和 bias_initializer
model.add(dense(64, kernel_程式設計客棧initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))
# also works; will use the default parameters.
model.add(dense(64, kernel_initializer='random_normal'))
幾種初始化方法
keras.initializers.zeros()#全0
keras.initializers.ones()#全1
keras.initializwcoyfwsjers.randomnormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=none))#指定均值和方差的正態分佈初始化
keras.initializers.randomuniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=none)#指定下邊界和上邊界的均勻分布初始化
keras.initializers.truncatednormal(mean=0.0, stddev=0.05, s程式設計客棧eed=none)#截尾高斯分布初始化，位於均值兩個標準差以外的資料將會被丟棄並重新生成，形成截尾分布
自定義初始化
def my_init(shape, dtype=none):
return k.random_normal(shape, dtype=dtype)
model.add(dense(64, init=my_init))
補充知識：keras中權重weight的初始化
keras 的原始構造模組是模型，最簡單的模型稱為序貫模型， keras 的序貫模型是神經網路層的線性管道 （ 堆疊） 。
以下**段定義了 乙個包含 12 個人工神經元的單層 網路，它預計有 8 個輸入變數 （ 也稱為特徵）：
from keras.models import sequential
model =sequential()
model.add(12,input_dim=8,kernel_ini程式設計客棧tializer='random_uniform')
每個神經元可以用特定的權重進行初始化 。 keras 提供了 幾個選擇 ， 其中最常用的選擇如下所示。
random_unifrom：權重被初始化為（-0.5，0.5）之間的均勻隨機的微小數值，換句話說，給定區間裡的任何值都可能作為權重 。
random_normal：根據高斯分布初始化權重，其中均值為0，標準差為0.05。
zero：所有權重被初始化為0。
本文標題: keras之權重初始化方式
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2016 3 25 初始化權重
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...
如何初始化權重（三種方式）
一 初始化為0 import numpy as np layers dim 10,5,2,1 def initialize zeros layers dim 引數 輸入 lays dims 列表，儲存的是每層的節點數量，layers dim 0 是輸入x的數量，layers dim 1 是第一層的節...
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在mybatis初始化過程中，大致會有以下幾個步驟 1.建立configuration全域性配置物件，會往typealiasregistry別名註冊中心新增mybatis需要用到的相關類，並設定預設的語言驅動類為xmllanguagedriver 3.構建defaultsqlsessionfacto...