Tensorflow 进行MNIST手写字体识别中权重初始化问题

在对卷积层及池化层进行权重初始化时， 激活函数为 sigmoid 时： def weight_variable(shape): inital = tf.truncated_normal(shape) return tf.Variable(inital) 权重初始化为截断正态分布，默认参数如下： def truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=dtypes.float32, 在TensorFlow中，进行深度学习模型的构建，特别是在图像识别任务如MNIST手写数字识别时，权重初始化是一个至关重要的步骤。权重初始化的好坏直接影响着模型的训练效果和收敛速度。这里我们将深入探讨在卷积层和池化层中使用sigmoid和ReLU激活函数时的不同权重初始化策略。 让我们看一下在sigmoid激活函数情况下使用的权重初始化方法。Sigmoid函数在输入接近0时梯度最大，远离0时梯度接近于0，因此为了避免梯度消失的问题，我们通常会选择较小的初始权重。在提供的代码中，使用了`truncated_normal`函数来初始化权重，这是一种正态分布的变种，其中所有超过两个标准差之外的值都被截断。默认参数中，均值(mean)为0，标准差(stddev)为1.0。这样的初始化方式可以使网络在训练初期得到较好的梯度传播，从而在MNIST数据集上达到预期的准确率。 然而，当切换到ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数时，情况就有所不同。ReLU函数在负区是恒为0的，因此较大的初始权重可能导致大量的神经元在训练初期就被"杀死"，即变为恒0，这种情况被称为"ReLU死亡"。为了防止这种情况，我们需要减小权重的初始标准差。在提供的代码示例中，针对ReLU激活函数，建议将`stddev`设置为0.1，这样可以确保更多的神经元在训练过程中保持活跃，从而提高模型的准确率。 除了权重初始化之外，优化器的选择和学习率的设定也对模型的性能有重大影响。在训练过程中，适当的调整学习率可以帮助模型更快地收敛到最优解。例如，如果初始学习率设置得过高，可能会导致模型在训练过程中震荡不稳，而过低则可能使模型收敛速度过慢。实践中，通常会采用动态调整学习率的策略，如学习率衰减，或者使用适应性学习率算法如Adagrad、RMSprop或Adam等，它们可以根据梯度的历史信息自动调整每个参数的学习率。 在TensorFlow中处理MNIST手写数字识别问题时，应根据激活函数选择合适的权重初始化策略，同时配合合适的优化器和学习率设置，以获得最佳的模型性能。对于sigmoid激活，可以使用较大的初始标准差；而对于ReLU，应该选择较小的标准差，以避免"ReLU死亡"现象。此外，理解并灵活应用各种优化算法和学习率策略也是提高模型效果的关键。