深度神经网络的权重初始化技术

深度神经网络（deep neural networks）在目标识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了非常好的效果。然而，深度神经网络有一个很重要的问题：权重初始化。恰当的权重初始化能够使训练更加稳定，加速收敛，从而提高深度神经网络的性能。

1. 随机初始化

初始时使用随机的方法对权重进行初始化，常见的方法有均匀随机分布、高斯随机分布。

均匀分布的初始化方法如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

input_size = 128
output_size = 64
W = np.random.uniform(low=-np.sqrt(6/sum([input_size, output_size])),
                      high=np.sqrt(6/sum([input_size, output_size])),
                      size=[input_size, output_size]).astype(np.float32)
b = np.random.uniform(low=-np.sqrt(6/sum([input_size, output_size])),
                      high=np.sqrt(6/sum([input_size, output_size])),
                      size=[output_size]).astype(np.float32)
W = tf.Variable(W)
b = tf.Variable(b)

高斯分布的初始化方法如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

input_size = 128
output_size = 64
W = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(2/sum([input_size, output_size])),
                      size=[input_size, output_size]).astype(np.float32)
b = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(2/sum([input_size, output_size])),
                      size=[output_size]).astype(np.float32)
W = tf.Variable(W)
b = tf.Variable(b)

其中，input_size是输入特征的维度，output_size是输出特征的维度。这两个参数可以根据需要进行调整。

2. Xavier初始化

Xavier初始化是一种十分流行的权重初始化方法，该方法旨在约束神经元之间的信号传递，以便从一层传递到另一层时不会发生饱和现象。该方法假设两层之间的激活值是相等的，然后计算出权重的标准差，并进行初始化。

具体方法如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

input_size = 128
output_size = 64
W = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(1/input_size),
                      size=[input_size, output_size]).astype(np.float32)
b = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(1/input_size),
                      size=[output_size]).astype(np.float32)
W = tf.Variable(W)
b = tf.Variable(b)

3. He初始化

在深度神经网络中，随机初始化可能会导致在网络前面的层中产生较小的梯度，因此在训练过程中可能会出现梯度消失（vanishing gradients）的问题。因此，He初始化是一种介于Xavier初始化和全局初始化之间的方法，可以更好地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。

具体方法如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

input_size = 128
output_size = 64
W = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(2/input_size),
                      size=[input_size, output_size]).astype(np.float32)
b = np.zeros((output_size), dtype=np.float32)
W = tf.Variable(W)
b = tf.Variable(b)

在使用He初始化时，将偏置值设为0变化量小，从而不影响网络的梯度。

4. 总结

以上就是深度神经网络的三种权重初始化方法，分别是随机初始化、Xavier初始化以及He初始化。实际应用中，我们可以根据实际情况选择不同的初始化方法，以达到更好的效果。