Инициализация нейронной сети - это важный этап в обучении модели, который влияет на скорость сходимости алгоритма и качество получаемых результатов. Существует несколько способов инициализации нейронных сетей, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Одним из самых распространенных методов инициализации является инициализация весов случайными значениями. Этот метод заключается в том, что каждый вес нейрона инициализируемый случайным образом с небольшими значениями, например, из равномерного или нормального распределения. Этот метод обычно дает хорошие результаты на практике и является стандартным подходом при обучении нейронных сетей.
Однако случайная инициализация весов может привести к проблеме исчезающего или взрывающегося градиента, особенно при использовании глубоких нейронных сетей. Для решения этой проблемы были разработаны другие методы инициализации, такие как инициализация весов с использованием метода Хе или Навье.
Метод Хе предполагает инициализацию весов нейронной сети из нормального распределения с нулевым средним и дисперсией, равной $2/и$, где $и$ - количество входных нейронов в слой. Метод Навье, в свою очередь, предлагает инициализировать веса нейронной сети из нормального распределения с нулевым средним и дисперсией, равной $1/и$.
Таким образом, инициализация нейронных сетей - это важный этап, который может влиять на качество обучения и скорость сходимости модели. Выбор метода инициализации зависит от конкретной задачи и архитектуры нейронной сети, поэтому рекомендуется проводить эксперименты с различными методами и выбирать наиболее подходящий для конкретной ситуации.