思考: 改进 现有的 网络参数初始化 方法

现有的 网络参数 初始化 方法

全零初始化

网络参数初始化方法 最粗暴的 莫过于 全零初始化 。顾名思义，所有参数全部初始化为0。想法很好，简便省事儿，还可使得初始化全零时参数的期望与网络稳定时参数的期望一致为0。

But，参数全为0，那么同层网络中，所有神经元的输出必然相同。而相同的输出，意味着。。梯度更新完全一样。。。那模型还训练个卵。。。。

随机初始化

于是最常用的就是 随机初始化 。通过一套机制来随机生成参数填充。

在 tensorflow 中具体体现在指定 initializer 为 tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() ，例如：

weights = tf.get_variable(name="weights", shape=[2, 2, in_channel, out_channel],
                          initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())

数据敏感初始化

当然，还有一些偏门左道的初始化方法，比如 数据敏感的 参数初始化 方式 ，即根据自身任务数据集个性化定制的参数初始化方式。

症结

但这些参数初始化方法都是建立在对各网络层 一视同仁 的基础上，用同一套简单机制去填喂初始参数。

那么，有没有 “因材施教式” 的 参数初始化 办法 呢？

思考

初始化后的深度学习模型的训练就像一个婴孩。在训练过程中，各网络层 总数不变，但在梯度下降的 引导 下，不断 分化 成各种 功能层 。各功能层 协作 ，使得模型成熟而强大。

纵观生物界，同一物种的分化基本都遵循一定规律。那么神经网络这种 “生物”，相信也 必然 有它的 分化规律，正亟待各位大佬们去发现和总结。

解决方法

在 思考: 神经网络层 的 功能识别 一文中，我提出了 对 神经网络层 进行 功能识别 这么一个idea。那么这个idea自然也可以延伸到 改进 现有的 网络参数初始化 方法 上来。

首先，对现有的经典网络结构进行 各 神经网络层 功能识别 。

其次，将得到的识别结果进行 数据对比和分析 ，总结出规律。（例如得到下表这种效果）

在表中可大致看出各深度范围的网络层 可能对应的大概功能（但是实际情况中，网络结构部件千变万化，肯定不是仅仅考虑“深度”这么一个变量。这边只是用最简单的网络结构举个例子）

最后，将不同深度范围的网络层，在初始化阶段“分而（初始）化之” 。即 分别 初始化 为该部分对应的 模板滤波器集 。节省 后期 分化 任务量，从而在初始化的时候就赢在起跑线。

对优点和缺点的预估

可能的优点

可以预见的是，初始化阶段使用该新方法，加快 收敛速度 是一定的，毕竟赢在了起跑线。

可能的缺点

会不会比随机初始化方法更容易陷入过拟合，这个我就不敢肯定了。需要在具体问题上再具体分析。

写在最后

一言以蔽之：不直接拿成熟模型来迁移学习，只参照了人家的套路。

一点拙见，可以一试。等最近几个月忙完，我打算找个时间看看能不能亲手实现之。