导读：近期更新了《正交初始化》的相关内容，包括《如何用He初始化与正交初始化解决梯度消失问题？》。如果 正交初始化 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
权重初始化看上去只是训练前的一个小步骤，但它决定了信号在网络中的传播方式。当权重初始化得过小，前向传播中每经过一层，激活值的方差就会缩小；反向传播时梯度连续乘以这些小于1的权重，到达浅层时几乎衰减为零，这就是梯度消失。He初始化从ReLU的负半轴输出为零这一特性出发，将...
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