深度学习优化算法（四）—— 参数初始化策略（Xavier/Kaiming/正交）（三十六）
news2026/5/18 11:13:11
1. 定位导航第 33-35 篇讨论了训练过程——但还有一个关键问题被忽略了：从哪里开始？Goodfellow 的警告：训练深度模型是一个足够困难的问题，以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛、收敛速度、最终的代价值。本篇专攻怎么挑一个好的起点。2. 初始化的两个核心目标2.1 目标 1：打破对称性完全确知的唯一特性是初始参数需要在不同单元间"破坏对称性"。什么是对称性灾难？设隐藏层 2 个单元h1,h2h_1, h_2
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