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🌟tf.truncated_normal的用法✨ | 伯爵er的博客

发布时间:2025-03-23 13:20:09来源:

在深度学习中,`tf.truncated_normal` 是 TensorFlow 提供的一个非常实用的函数,用于生成满足正态分布(高斯分布)的随机数。它特别适合用来初始化神经网络中的权重参数,以提升模型训练的效果!🔍

那么,这个函数怎么用呢?首先,你需要指定生成随机数的形状 `shape`,比如 `[5, 5]` 表示一个 5x5 的矩阵。接着,设置均值 `mean` 和标准差 `stddev` 来定义分布范围。最重要的是,它会过滤掉偏离均值超过两倍标准差的值,避免极端值对模型的影响,是不是很贴心?💡

举个栗子:假如你想生成一个 3x3 的随机矩阵,均值为 0,标准差为 0.1,代码可以这样写:

```python

import tensorflow as tf

random_tensor = tf.random.truncated_normal([3, 3], mean=0.0, stddev=0.1)

```

快来试试吧,用好这个工具,你的模型性能可能会更上一层楼哦!🚀

TensorFlow 深度学习 机器学习

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