keras之权重初始化方式

下面是关于“Keras之权重初始化方式”的完整攻略。

Keras之权重初始化方式

在Keras中，我们可以使用不同的权重初始化方式来初始化模型的权重。下面是一个详细的攻略，介绍如何使用不同的权重初始化方式。

权重初始化方式

在Keras中，我们可以使用不同的权重初始化方式来初始化模型的权重。下面是一些常用的权重初始化方式：

随机正态分布初始化：使用正态分布随机初始化权重，均值为0，标准差为0.05。
随机均匀分布初始化：使用均匀分布随机初始化权重，范围为[-0.05, 0.05]。
零初始化：将权重初始化为0。
常数初始化：将权重初始化为一个常数。

下面是一个使用不同权重初始化方式的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import RandomNormal, RandomUniform, zeros, Constant

# 随机正态分布初始化
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)))
model1.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)))

# 随机均匀分布初始化
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)))
model2.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)))

# 零初始化
model3 = Sequential()
model3.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=zeros()))
model3.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=zeros()))

# 常数初始化
model4 = Sequential()
model4.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=Constant(value=0.1)))
model4.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=Constant(value=0.1)))

在这个示例中，我们使用了不同的权重初始化方式来初始化模型的权重。我们使用了Keras的Sequential模型，并使用了Dense层来定义模型。我们使用了kernel_initializer参数来定义权重初始化方式。我们使用了RandomNormal、RandomUniform、zeros和Constant等初始化器来初始化权重。

示例说明

示例1：随机正态分布初始化

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import RandomNormal

# 随机正态分布初始化
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)))
model1.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)))

在这个示例中，我们使用了随机正态分布初始化器来初始化模型的权重。我们使用了Keras的Sequential模型，并使用了Dense层来定义模型。我们使用了kernel_initializer参数来定义权重初始化方式，这里使用了RandomNormal初始化器。

示例2：随机均匀分布初始化

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import RandomUniform

# 随机均匀分布初始化
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)))
model2.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer=RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)))

在这个示例中，我们使用了随机均匀分布初始化器来初始化模型的权重。我们使用了Keras的Sequential模型，并使用了Dense层来定义模型。我们使用了kernel_initializer参数来定义权重初始化方式，这里使用了RandomUniform初始化器。