machine-learning - 应该为 TensorFlow 中的 tf.contrib.layers.volving2d 函数提供正确的初始值设定项是什么？

Question

我正在阅读 making 2d convolutional layers 的文档在 contrib 部分的 tensorflow 中，想知道使用 tf.contrib.layers.convolution2d 时初始化权重的正确或最佳方法是什么？功能。不幸的是，他们并没有明确说明，也没有提供示例，所以我不清楚使用它的预期方式是什么。该函数有一个可以设置的weights_initializer参数。我尝试将其设置为:

1. tf.contrib.layers.xavier_initializer
2. tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d

似乎都没有返回错误，并且第一个似乎训练得很好(据我所知)。然而，检查这是否是使用此 contrib 层的正确方法(或者也许因为它似乎是一个 contrib 函数，如何检查“官方”源代码以查看他们的文档或测试用例或如果合适的话，也许可以在他们的 gitissues 中解决我的问题)。

Answer 1

在撰写本文时，tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d 是 tf.contrib.layers.xavier_initializer 的别名(源代码 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/layers/python/layers/initializers.py#L59 有一行字面意思是 xavier_initializer_conv2d = xavier_initializer)，因此这会非常令人惊讶如果一个有效而另一个无效:)

因此，一个与另一个一样好(两者都很好)。