Одним из способов улучшения производительности нейронной сети является использование предварительной инициализации весов для инициализации весов.

Теперь давайте подробно рассмотрим, что это значит и как это работает:

1. Зачем нужна инициализация весов?

   Инициализация весов нейронной сети важна, потому что она может существенно повлиять на скорость сходимости и качество обучения. Неправильная инициализация может привести к тому, что сеть будет учиться очень медленно или вообще не будет обучаться.

2. Методы инициализации весов:
   • Случайная инициализация: веса инициализируются случайными значениями из нормального или равномерного распределения. Это помогает избежать симметрии в обучении.
   • Инициализация по Хе: используется для активационных функций ReLU. Веса инициализируются случайными значениями, умноженными на корень из 2, деленный на количество входов. Это помогает избежать затухания градиента.
   • Инициализация по Глору: подходит для слоев с сигмоидными и гиперболическими тангенсами. Веса инициализируются с учетом количества входов и выходов, что помогает сохранить дисперсию активаций.
3. Как выбрать метод инициализации?

   Выбор метода инициализации зависит от архитектуры нейронной сети и используемых активационных функций. Например, для глубоких сетей с ReLU лучше использовать инициализацию по Хе, а для сетей с сигмоидными функциями - инициализацию по Глору.

Таким образом, правильная инициализация весов может значительно улучшить производительность нейронной сети и ускорить процесс обучения.