🎉 tf.truncated_normal 理解 📊
发布时间：2025-03-23 13:22:04来源：
在TensorFlow中，`tf.truncated_normal` 是一个非常实用的函数，主要用于初始化神经网络中的权重或偏置。简单来说，它会生成符合截断正态分布（Truncated Normal Distribution）的随机数序列。🤔
截断正态分布的特点是：生成的数值围绕均值（默认为0），但会排除超出两个标准差范围的极端值。换句话说，它避免了过大或过小的数值对模型训练造成干扰，有助于提升模型收敛速度和稳定性。🎯
举个例子，当你需要初始化一个全连接层的权重时，可以使用 `tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=0.1)` 来生成随机值。这里的 `shape` 定义输出张量的维度，而 `stddev` 控制数据分布的离散程度。💡
总结一下，`tf.truncated_normal` 是一种高效且优雅的初始化方法，尤其适合深度学习任务。掌握了它的用法，相当于为你的模型注入了一剂强心针！💪
🌟 Tips：合理设置均值和标准差，才能让模型表现更出色哦！
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