前言

设置什么样的初始值关系到神经网络学习能否成功。上一节说到权重初始值不能设为0

【自学】深度学习入门 基于python的理论与实现 LESSON10 ＜与学习相关的技巧1——权重参数优化方法＞_Rachel MuZy的博客-CSDN博客深度学习入门 基于python的理论与实现 LESSON10 ＜与学习相关的技巧1——权重参数优化方法＞https://blog.csdn.net/mzy20010420/article/details/126729210

一、激活层的激活值分布

激活层的激活值指的是激活函数的输出数据。权重初始值会影响激活值。

示例：

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


def ReLU(x):
    return np.maximum(0, x)


def tanh(x):
    return np.tanh(x)
    
input_data = np.random.randn(1000, 100)  # 1000个数据
node_num = 100  # 各隐藏层的节点（神经元）数
hidden_layer_size = 5  # 隐藏层有5层
activations = {}  # 激活值的结果保存在这里

x = input_data

for i in range(hidden_layer_size):
    if i != 0:
        x = activations[i-1]  
        #当i=0时，activations是空的，所以不执行该语句
        #当i=1时，activations有上一轮输出的z，此时让x=上一轮的z

    # 改变初始值进行实验！
    w = np.random.randn(node_num, node_num) * 1
    # w = np.random.randn(node_num, node_num) * 0.01
    # w = np.random.randn(node_num, node_num) * np.sqrt(1.0 / node_num)
    # w = np.random.randn(node_num, node_num) * np.sqrt(2.0 / node_num)


    a = np.dot(x, w)


    # 将激活函数的种类也改变，来进行实验！
    z = sigmoid(a)
    # z = ReLU(a)
    # z = tanh(a)

    activations[i] = z

# 绘制直方图
for i, a in activations.items():
    plt.subplot(1, len(activations), i+1)
    plt.title(str(i+1) + "-layer")
    if i != 0: plt.yticks([], [])
    # plt.xlim(0.1, 1)
    # plt.ylim(0, 7000)
    plt.hist(a.flatten(), 30, range=(0,1))
plt.show()

结果：

 分析：

（1）神经网络有5层，每层有100个神经元。用高斯分布生成1000个数据作为输入数据，并将他们传给5层神经网络。

具体高斯分布如何生成数据见往期文章：

【知识点】np.random.randn()_Rachel MuZy的博客-CSDN博客【知识点】np.random.randn()的应用https://blog.csdn.net/mzy20010420/article/details/126820187（2）为了使各层的激活值呈现出具有相同广度的分布，一般使用如下初始值：

（3）代码分析：

先随机生成1000*100的数据，共有1000组，作为x（输入数据），定义一个空的激活值字典activations = {}  

然后开始在五个隐藏层间进行循环，i = 0， 1， 2， 3，4.当i = 0进行第一次循环时，x就是一开始随机生成的数据，不再if部分进行（因为不符合条件）。此时有了activations[0]的值

然后当进行后面的循环时，令输入的x = 上一轮的输出z，即x = activations[i-1]，然后再往下进行。

当5次循环执行结束后，画图。

二、ReLU的权重初始值

第一部分的初始值是以激活函数为线性函数为前提推导的，如 sigmoid 函数和 tanh 函数。但是当激活函数使用ReLU函数时，就要用专用的初始值。

此时初始值选用最后一个，即    # w = np.random.randn(node_num, node_num) * np.sqrt(2.0 / node_num)

三、Batch Normalization

为了使各层拥有适当的广度，使用Batch Normalization。它的思路是调整各层激活值的分布使其拥有适当的广度。为此，要向神经网络中插入对数据分布进行正则化的层，即Batch Normalization层。

具体而言，就是使用数据分布的均值为0，方差为1的正则化。

四、正则化 

1. 权值衰减

可以通过权值衰减的方法来抑制过拟合现象，具体表述为：

该方法通过在学习过程中对大的权重进行惩罚，来抑制过拟合。很多过拟合就是因为权重参数取值过大导致的。

2. Dropout

dropout是一种在学习过程中随机删除神经玩的方法。训练时，随机选出隐藏层的神经元，然后将其删除。测试时，虽然会传递所有的神经元信号，但是对于各个神经元的输出，要乘上训练时的删除比例后再输出。

总结

本系列讲到这里就结束了。虽然在书中，还介绍了卷积神经网络、CNN、DQN等相关知识，但只是浅尝辄止，并未上升到代码、原理的层面。

这个系列只是深度学习的一个入门，在学习的过程中有不少疑问、不少错误的理解，也有许多收获。后续进一步的深度学习还会在新的系列中继续更新。敬请期待！

最后

以上就是重要大山最近收集整理的关于【自学】深度学习入门 基于python的理论与实现 LESSON11 ＜与学习相关的技巧2 权重的初始值与Batch Normalization＞前言一、激活层的激活值分布二、ReLU的权重初始值三、Batch Normalization四、正则化 总结的全部内容，更多相关【自学】深度学习入门内容请搜索靠谱客的其他文章。