可以通过将所有权重初始化为0来训练网络
举一反三
- 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？ A: 权重和偏置都可以取全零初始化 B: 使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练 C: Xavier初始化可以减少梯度消失 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果
- 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？ A: 过大过小的参数都影响网络的训练 B: 神经网络可以用0来初始化权重 C: 可以进行参数的随机初始化 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练，提升模型的效果
- 当协调器建立一个新的网络后，首先将自己的16bit网络地址初始化为0，网络深度初始化为1。
- 为了克服学习空间中存在的局部最优点应当： A: 尝试从不同的初始点开始训练 B: 将权重初始化为接近于0的值 C: 采用较小的学习率 D: 增加隐含层神经元个数
- 在线性模型的训练中，我们一般将模型参数全部初始化为0，对于神经网络也是如此