为什么机器学习专家谈论 Xavier 初始化？

Xavier 初始化是 Xavier 随机梯度下降优化器的一种默认设置，它是由 Google Brain 团队的 David Musser 开发的一种实现梯度下降优化器的方式。

Xavier 初始化通过计算权重和偏置所需的大小来实现最优的初始化策略，以便进行随机梯度下降优化。这种方式是基于矩阵分析的技巧，包括计算输入特征的数量、输出神经元的数量、每个输入特征的平均值、每个输出神经元的平均值、以及一个缩放因子，可以将这些值映射到合适的范围，以便优化器可以收敛到最优解。

Xavier 初始化的目的是尽可能减少初始化参数的大小，从而加快优化器收敛的速度，并减少计算资源的消耗。它在机器学习领域中广泛应用于深度学习和神经网络算法中，并被认为是实现梯度下降优化器最优解的默认初始化方法之一。