CNN模型中的核权重初始化在哪里？

在CNN模型中，核权重初始化通常在模型的卷积层中进行。卷积层是CNN模型的核心组件之一，它通过应用一系列的卷积核（也称为过滤器）来提取输入数据的特征。

在卷积层中，每个卷积核都有一组权重，用于对输入数据进行卷积操作。这些权重决定了卷积核如何与输入数据进行卷积运算，从而得到特征图。

核权重的初始化是指在训练模型之前，为每个卷积核的权重赋予初始值。合适的权重初始化可以帮助模型更快地收敛并提高模型的性能。

常见的核权重初始化方法包括：

1. 随机初始化：将核权重随机初始化为小的随机值，例如服从高斯分布或均匀分布的随机数。
2. 零初始化：将核权重初始化为全零。
3. Xavier初始化：根据输入和输出的维度，使用一种特定的分布来初始化核权重，以保持信号在前向传播过程中的方差不变。
4. He初始化：类似于Xavier初始化，但适用于使用ReLU激活函数的情况。

不同的初始化方法适用于不同的场景和激活函数，选择合适的初始化方法可以提高模型的性能和收敛速度。

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