В моделях глубокого обучения инициализация весов играет решающую роль в определении динамики обучения и конвергенции сети. Правильная инициализация веса может помочь ускорить обучение, предотвратить исчезновение или взрыв градиентов и улучшить общую производительность модели. В этой статье мы рассмотрим различные методы инициализации весов в Keras, а также примеры кода, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий метод для ваших проектов глубокого обучения.

1. Случайная нормальная инициализация:
   Одним из самых простых и часто используемых методов инициализации веса является случайная нормальная инициализация. Он инициализирует веса из распределения Гаусса с нулевым средним значением и указанным стандартным отклонением. Вот пример использования случайной нормальной инициализации в Keras:

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='random_normal', input_shape=(input_dim,)))

1. Униформная инициализация Glorot (инициализация Xavier):
   Униформная инициализация Glorot, также известная как инициализация Xavier, — популярный метод инициализации весов в глубоких нейронных сетях. Он извлекает начальные веса из равномерного распределения с ограничениями, определяемыми размером входного и выходного слоев. Вот пример:

model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='glorot_uniform', input_shape=(input_dim,)))

1. Нормальная инициализация He:
   Метод нормальной инициализации He специально разработан для функций активации выпрямленных линейных единиц (ReLU). Он инициализирует веса из распределения Гаусса с нулевым средним значением и стандартным отклонением, рассчитанным на основе количества входных единиц. Вот пример:

model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer='he_normal', input_shape=(input_dim,)))

1. Униформная инициализация LeCun:
   Униформная инициализация LeCun обычно используется в сверточных нейронных сетях. Он инициализирует веса из равномерного распределения с ограничениями, определяемыми размером входного и выходного слоев, аналогично равномерной инициализации Glorot. Вот пример:

model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), kernel_initializer='lecun_uniform', input_shape=(input_dim,)))

1. Пользовательская инициализация:
   Keras также позволяет вам определить свой собственный метод инициализации веса. Вы можете создать собственный инициализатор, создав подкласс класса tf.keras.initializers.Initializerи реализовав метод __call__. Вот пример:

from tensorflow.keras import initializers
class CustomInitializer(initializers.Initializer):
    def __call__(self, shape, dtype=None):
        # Your custom initialization logic here
        return initialized_weights
model.add(layers.Dense(64, kernel_initializer=CustomInitializer(), input_shape=(input_dim,)))

В этой статье мы рассмотрели несколько методов инициализации веса в Keras. Правильная инициализация веса необходима для создания эффективных моделей глубокого обучения. Понимая и используя эти методы, вы можете повысить производительность и сходимость своих моделей. Поэкспериментируйте с различными методами инициализации, чтобы найти оптимальный вариант для вашей конкретной проблемы. Приятного кодирования!