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手动搭建深度网络时,我们一般使用numpy.random.randn()
来初始化参数。那么numpy.random.randn()
和numpy.random.rand()
有什么区别呢?
import numpy as np
a = np.random.rand(4, 1)
b = np.random.randn(4, 1)
print(a)
print("\n")
print(b)
import numpy as np
a = np.random.rand(4, 1)
b = np.random.randn(4, 1)
print(a)
print("\n")
print(b)
Result:
[[0.98429255]
[0.25342119]
[0.26999272]
[0.24893671]]
[[ 0.07078823]
[-0.54274356]
[ 0.29564877]
[-2.00665922]]
numpy.random.rand()
产生从[0,1)[0,1)[0,1)之间的随机数,没有负值。
numpy.random.randn()
产生服从正态分布的随机数,会出现负值。
深度学习中的parameters是可能会有负值的,所以我们不使用numpy.random.rand()
。
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