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小编这次要给大家分享的是keras如何实现权重初始化，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。
下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。
不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer
model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01))) # also works; will use the default parameters. model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))
几种初始化方法
keras.initializers.Zeros()#全0 keras.initializers.Ones()#全1 keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None))#指定均值和方差的正态分布初始化 keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)#指定下边界和上边界的均匀分布初始化 keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)#截尾高斯分布初始化，位于均值两个标准差以外的数据将会被丢弃并重新生成，形成截尾分布
自定义初始化
def my_init(shape, dtype=None): return K.random_normal(shape, dtype=dtype) model.add(Dense(64, init=my_init))
补充知识：Keras中权重weight的初始化
Keras 的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型， Keras 的序贯模型是神经网络层的线性管道 （ 堆栈） 。
以下代码段定义了 一个包含 12 个人工神经元的单层 网络，它预计有 8 个输入变量 （ 也称为特征）：
from keras.models import Sequential model =Sequential() model.add(12,input_dim=8,kernel_initializer='random_uniform')
每个神经元可以用特定的权重进行初始化 。 Keras 提供了 几个选择 ， 其中最常用的选择如下所示。
random_unifrom：权重被初始化为（-0.5，0.5）之间的均匀随机的微小数值，换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重 。
random_normal：根据高斯分布初始化权重，其中均值为0，标准差为0.05。
zero：所有权重被初始化为0。
看完这篇关于keras如何实现权重初始化的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。
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