卷积神经网络参数初始化技巧：He初始化与Xavier初始化的对比

在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的参数初始化是影响模型训练效果的重要因素之一。合适的初始化方法不仅可以加速训练过程，还能有效避免梯度消失或爆炸的问题。本文将详细介绍两种常用的参数初始化方法——He初始化和Xavier初始化，对比它们的原理、应用场景及优缺点。

一、He初始化

He初始化由何恺明（Kaiming He）等人在2015年提出，主要用于ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的神经网络。其核心思想是基于前向传播和反向传播的方差保持，使信号在网络中传播时既不会因为激活函数的非线性而衰减，也不会因为反向传播时梯度的累积而爆炸。

He初始化的公式如下：

其中，fan_in表示输入单元的数量。这种方法通过调整权重的标准差（std），确保每一层的输出方差保持不变。

二、Xavier初始化

Xavier初始化（也称为Glorot初始化），由Xavier Glorot和Yoshua Bengio在2010年提出，适用于Tanh和Sigmoid激活函数。Xavier初始化的目标是使每一层的输入和输出方差尽可能保持一致，从而避免信号在网络中的衰减或放大。

Xavier初始化的公式如下：

其中，fan_in表示输入单元的数量，fan_out表示输出单元的数量。这种方法通过调整权重的标准差，旨在保持输入和输出方差的一致性。

三、对比与分析

• 适用场景：He初始化更适合ReLU及其变种激活函数，而Xavier初始化则适用于Tanh和Sigmoid激活函数。
• 方差保持：He初始化通过考虑ReLU的非线性特性，确保前向传播时输出方差保持不变；Xavier初始化则通过平衡输入和输出方差，维持信号在网络中的稳定传播。
• 训练效率：使用合适的初始化方法可以有效加速模型训练，减少梯度消失或爆炸的问题。He初始化和Xavier初始化在各自适用的激活函数下，均能提高训练效率。

参数初始化是卷积神经网络训练过程中的重要环节。He初始化和Xavier初始化作为两种常用的初始化方法，分别针对不同激活函数的特点，通过调整权重标准差，保持信号在网络中的稳定传播。在选择初始化方法时，应根据具体的激活函数和网络结构进行合理选择，以优化模型训练效果。