神經網絡權重初始化
深度學習中的weight initialization對模型收斂速度和模型質量有重要影響！ 在ReLU 中推薦使用Xavier Initialization的變種，暫且稱之爲He Initialization： 使用Batch Normalization Layer可以有效降低深度網絡對weight初始化的依賴： 初始化爲0的可行性？ 答案是不可行。 爲什麼將所有W初始化爲0是錯誤的呢？是因爲如果
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