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神经网络的参数初始化是训练深度学习模型的关键步骤之一。初始化参数（通常是权重和偏置）会对模型的训练速度、收敛性以及最终的性能产生重要影响。下面是关于神经网络参数初始化的一些常见方法及其相关知识点。

官方文档参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.init.html

1. 固定值初始化

固定值初始化是指在神经网络训练开始时，将所有权重或偏置初始化为一个特定的常数值。这种初始化方法虽然简单，但在实际深度学习应用中通常并不推荐。

1.1 全零初始化

将神经网络中的所有权重参数初始化为0。

方法：将所有权重初始化为零。

缺点：导致对称性破坏，每个神经元在每一层中都会执行相同的计算，模型无法学习。

应用场景：通常不用来初始化权重，但可以用来初始化偏置。

对称性问题

• 现象：同一层的所有神经元具有完全相同的初始权重和偏置。
• 后果：
  • 在反向传播时，所有神经元会收到相同的梯度，导致权重更新完全一致。
  • 无论训练多久，同一层的神经元本质上会保持相同的功能（相当于“一个神经元”的多个副本），极大降低模型的表达能力。

1.2 全1初始化

全1初始化会导致网络中每个神经元接收到相同的输入信号，进而输出相同的值，这就无法进行学习和收敛。所以全1初始化只是一个理论上的初始化方法，但在实际神经网络的训练中并不适用。

1.3 任意常数初始化

将所有参数初始化为某个非零的常数（如 0.1，-1 等）。虽然不同于全0和全1，但这种方法依然不能避免对称性破坏的问题。

2. 随机初始化

方法：将权重初始化为随机的小值，通常从正态分布或均匀分布中采样。

应用场景：这是最基本的初始化方法，通过随机初始化避免对称性破坏。

代码演示：随机分布之均匀初始化

 model=nn.Linear(1,1)#随机均匀分布参数初始化nn.init.uniform_(model.weight)#随机正态分布初始化nn.init.normal_(model.weight,mean=0,std=1)

3. Xavier 初始化

前置知识
Xavier 初始化（由 Xavier Glorot 在 2010 年提出）是一种自适应权重初始化方法，专门为解决神经网络训练初期的梯度消失或爆炸问题而设计。Xavier 初始化也叫做Glorot初始化。Xavier 初始化的核心思想是根据输入和输出的维度来初始化权重，使得每一层的输出的方差保持一致。具体来说，权重的初始化范围取决于前一层的神经元数量（输入维度）和当前层的神经元数量（输出维度）。

方法：根据输入和输出神经元的数量来选择权重的初始值。
Xavier 的数学原理
优点：平衡了输入和输出的方差，适合Sigmoid和 Tanh 激活函数。

应用场景：常用于浅层网络或使用Sigmoid 、Tanh 激活函数的网络。
Xavier初始化代码如下：

  model=nn.Linear(1,1)#xavier均匀分布参数初始化nn.init.xavier_uniform_(model.weight)#xavier正态分布参数初始化nn.init.xavier_normal_(model,weight,mean=0,std=1)

特点：

• xavier参数初始化：是为了平衡前向传播和反向传播的方差保持一致
• xavier有两种采样方式：均匀分布，正态分布
• 一般用在浅层神经网络：可以和sigmoid函数和、Tanh激活函数的网络

4. He初始化

也叫kaiming 初始化。He 初始化的核心思想是调整权重的初始化范围，使得每一层的输出的方差保持一致。与 Xavier 初始化不同，He 初始化专门针对 ReLU 激活函数的特性进行了优化。
He参数初始化数学原理
(3) 两种模式

• fan_in 模式（默认）：优先保证前向传播稳定，方差 $\frac{2}{n_{in}}$。
• fan_out 模式：优先保证反向传播稳定，方差$\frac{2}{n_{out}}$。

方法：专门为 ReLU 激活函数设计。权重从以下分布中采样：

均匀分布：
$$W\sim \mathrm{U}\left(-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{\mathrm{in}}}},\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{\mathrm{in}}}}\right)$$
正态分布：
$$W\sim \mathrm{N}\left(0,\frac{2}{n_{\mathrm{in}}}\right)$$
其中 $$n_{\text{in}}$$ 是当前层的输入神经元数量。

优点：适用于ReLU和Leaky ReLU激活函数。

应用场景：深度网络，尤其是使用 ReLU 激活函数时。
代码如下：

 model=nn.Linear(1,1)# He均匀分布初始化nn.init.kaiming_uniform_(model.weight)#He正态分布初始化nn.init.kaiming.normal_(model.weight,mean=0,std=1)

• He初始化（kaiming初始化）:专门正对ReLu激活函数进行的优化
• 两种模式：
• fan_in:优先保证前向传播方差稳定，默认
• fan_out:优先保证方向传播方差稳定
• 两个采样方式：均匀分布和正态分布

5. 总结

在使用Torch构建网络模型时，每个网络层的参数都有默认的初始化方法，同时还可以通过以上方法来对网络参数进行初始化。