Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)

Tensorflowを利用してもらった初めてに、どうしてもニューラルネットワークの初期化を迷っていることが避けない。
実はルールがあります、そしてやり方は簡単し、ご注意のところが薄がって、なんの困りがありませんはずだ。

まずコードの欠片を見せてください！

importtensorflowastfdefget_conv_weights(w,h,chn_in,chn_out):dim=[w,h,chn_in,chn_out]init_op=tf.truncated_normal(dim,mean=0.0,stddev=0.1)returntf.get_variable(name=‘weights‘,initializer=init_op)defget_fc_weights(chn_in,chn_out):dim=[chn_in,chn_out]init_op=tf.truncated_normal(dim,mean=0.0,stddev=0.1)returntf.get_variable(name=‘weights‘,initializer=init_op)

ここに書いてあるものはパラメーターの初期化です。stddevはその一番重要なセットだ。普通には０．１ー０．２に限定している。この範囲以外のセットはダメだ。
なぜダメだろうか、実際に運転すればすぐ分かるぞ。
とくにsoftmax-cross-entrophy lossとのお使い場合には立派な程度で役に立つ。

Truncated Normal Distribution とNeural Network(ニューラルネットワーク)の初期化(Initialization)