Keras官方中文文档：初始化方法Initializers

初始化方法

初始化方法定义了对Keras层设置初始化权重的方法

不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer，例如：

model.add(Dense(64,
                kernel_initializer='random_uniform',
                bias_initializer='zeros'))

一个初始化器可以由字符串指定（必须是下面的预定义初始化器之一），或一个callable的函数，例如

from keras import initializers

model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))

# also works; will use the default parameters.
model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))

Initializer

Initializer是所有初始化方法的父类，不能直接使用，如果想要定义自己的初始化方法，请继承此类。

预定义初始化方法

Zeros

keras.initializers.Zeros()

全零初始化

Ones

keras.initializers.Ones()

全1初始化

Constant

keras.initializers.Constant(value=0)

初始化为固定值value

RandomNormal

keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None))

正态分布初始化

• mean：均值
• stddev