一文看懂神經網絡初始化！

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【導讀】神經網絡的初始化是訓練流程的重要基礎環(huán)節(jié)，會對模型的性能、收斂性、收斂速度等產生重要的影響。本文是deeplearning.ai的一篇技術博客，文章指出，對初始化值的大小選取不當，  可能造成梯度爆炸或梯度消失等問題，并提出了針對性的解決方法。

初始化會對深度神經網絡模型的訓練時間和收斂性產生重大影響。簡單的初始化方法可以加速訓練，但使用這些方法需要注意小心常見的陷阱。本文將解釋如何有效地對神經網絡參數(shù)進行初始化。

要構建機器學習算法，通常要定義一個體系結構（例如邏輯回歸，支持向量機，神經網絡）并對其進行訓練來學習參數(shù)。下面是訓練神經網絡的一些常見流程：

初始化參數(shù)

選擇優(yōu)化算法

然后重復以下步驟：

1、向前傳播輸入

2、計算成本函數(shù)

3、使用反向傳播計算與參數(shù)相關的成本梯度

4、根據(jù)優(yōu)化算法，利用梯度更新每個參數(shù)

然后，給定一個新的數(shù)據(jù)點，使用模型來預測其類型。

初始化這一步對于模型的最終性能至關重要，需要采用正確的方法。比如對于下面的三層神經網絡。可以嘗試使用不同的方法初始化此網絡，并觀察對學習的影響。

在優(yōu)化循環(huán)的每次迭代（前向，成本，后向，更新）中，我們觀察到當從輸出層向輸入層移動時，反向傳播的梯度要么被放大，要么被最小化。

假設所有激活函數(shù)都是線性的（恒等函數(shù)）。則輸出激活為：

其中 L=10 ，且W[1]、W[2]…W[L-1]都是2*2矩陣，因為從第1層到L-1層都是2個神經元，接收2個輸入。為了方便分析，如果假設W[1]=W[2]=…=W[L-1]=W，那么輸出預測為

如果初始化值太大或太小會造成什么結果？

情況1：初始化值過大會導致梯度爆炸

如果每個權重的初始化值都比單位矩陣稍大，即：

可簡化表示為

且a[l]的值隨l值呈指數(shù)級增長。當這些激活用于向后傳播時，會導致梯度爆炸。也就是說，與參數(shù)相關的成本梯度太大。這導致成本圍繞其最小值振蕩。

初始化值太大導致成本圍繞其最小值震蕩

情況2：初始化值過小會導致梯度消失

類似地，如果每個權重的初始化值都比單位矩陣稍小，即：

可簡化表示為

且a[l]的值隨l值減少呈指數(shù)級下降。當這些激活用于后向傳播時，可能會導致梯度消失。也就是說，與參數(shù)相關的成本梯度太小。這會導致成本在達到最小值之前收斂。

初始化值太小導致模型過早收斂

總而言之，使用大小不合適的值對權重進行將導致神經網絡的發(fā)散或訓練速度下降。雖然我們用的是簡單的對稱權重矩陣來說明梯度爆炸/消失的問題，但這一現(xiàn)象可以推廣到任何不合適的初始化值。

為了防止以上問題的出現(xiàn)，我們可以堅持以下經驗原則：

1.激活的平均值應為零。

2.激活的方差應該在每一層保持不變。

在這兩個假設下，反向傳播的梯度信號不應該在任何層中乘以太小或太大的值。梯度應該可以移動到輸入層，而不會爆炸或消失。

更具體地說，對于層l，其前向傳播是：

我們想讓下式成立:

確保均值為零，并保持每層輸入方差值不變，可以保證信號不會爆炸或消失。該方法既適用于前向傳播（用于激活），也適用于向后傳播（用于關于激活的成本梯度）。這里建議使用Xavier初始化（或其派生初始化方法），對于每個層l，有：

層l中的所有權重均自正態(tài)分布中隨機挑選，其中均值 μ=0 ，方差E= 1/( n[l?1])，其中n[l?1] 是第l-1層網絡中的神經元數(shù)量。偏差已初始化為零。

下圖說明了Xavier初始化對五層全連接神經網絡的影響。數(shù)據(jù)集為MNIST中選取的10000個手寫數(shù)字，分類結果的紅色方框表示錯誤分類，藍色表示正確分類。

結果顯示，Xavier初始化的模型性能顯著高于uniform和標準正態(tài)分布（從上至下分別為uniform、標準正態(tài)分布、Xavier）。

在實踐中，使用Xavier初始化的機器學習工程師會將權重初始化為N（0，1/( n[l?1])）或N（0，2/（n[l-1]+n[1]））,其中后一個分布的方差是n[l-1]和n[1]的調和平均。

Xavier初始化可以與tanh激活一起使用。此外，還有大量其他初始化方法。例如，如果你正在使用ReLU，則通常的初始化是He初始化，其初始化權重通過乘以Xavier初始化的方差2來初始化。雖然這種初始化證明稍微復雜一些，但其思路與tanh是相同的。