3.3 模型初始化策略

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3.3 模型初始化策略 3.3 模型初始化策略在深度学习模型的训练过程中，模型参数的初始化是至关重要的一步。一个良好的初始化策略可以显著影响模型的收敛速度、训练稳定性以及最终的性能。不当的初始化可能导致梯度消失、梯度爆炸等问题，从而阻碍模型有效学习。本章节将深入探讨各种模型初始化策略，并分析它们的优缺点及适用场景。 3.3.1 零初始化 (Zero Initialization) 最简单的初始化策略是将所有模型参数（权重和偏置）初始化为零。缺点：对称性问题：如果所有权重都初始化为零，那么在反向传播过程中，所有神经元在同一层中将计算出相同的梯度，并以相同的方式更新。这意味着它们将始终保持相同的值，从而丧失了神经网络学习不同特征的能力。