在Tensorflow中，weight_filler的“高斯”等价物是什么？

在Tensorflow中，weight_filler的“高斯”等价物是“截断正态分布”（truncated normal distribution）。截断正态分布是指从正态分布中随机采样，但将采样值限制在一定范围内，超出范围的值会被截断。在Tensorflow中，weight_filler用于初始化神经网络中的权重参数，通过选择不同的填充方式可以影响模型的训练效果。截断正态分布是一种常用的填充方式，它可以使得权重参数的初始值在一个合理的范围内，避免了过大或过小的初始值对模型训练的不利影响。

截断正态分布在Tensorflow中的应用场景包括神经网络的权重初始化、卷积神经网络的卷积核初始化等。对于权重初始化来说，合适的初始值可以加速模型的收敛速度，提高模型的训练效果。在Tensorflow中，可以使用tf.truncated_normal函数来实现截断正态分布的权重填充。

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