深度学习中神经网络的几种权重初始化方法

       在深度学习中，神经网络的权重初始化方法对（weight initialization）对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。说白了，神经网络其实就是对权重参数w的不停迭代更新，以期达到较好的性能。在深度神经网络中，随着层数的增多，我们在梯度下降的过程中，极易出现梯度消失或者梯度爆炸。因此，对权重w的初始化则显得至关重要，一个好的权重初始化虽然不能完全解决梯度消失和梯度爆炸的问题，

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