我目前正在使用TensorFlow构建一个卷积神经网络，并使用He正态分布来初始化我的权重矩阵。然而，我不确定应该如何初始化我的偏置值。我在每个卷积层之间使用ReLU作为激活函数。有没有标准的方法来初始化偏置值？
# 定义近似Xavier权重初始化（包括He描述的ReLU修正）
def xavier_over_two(shape):
std = np.sqrt(shape[0] * shape[1] * shape[2])
return tf.random_normal(shape, stddev=std)
def bias_init(shape):
return #???回答：
初始化偏置值。 将偏置值初始化为零是可能的，也是常见的做法，因为权重中的小随机数提供了不对称性打破。对于ReLU非线性，一些人喜欢为所有偏置值使用一个小的常数值，比如0.01，因为这可以确保所有ReLU单元在开始时都能激活，从而获得并传播一些梯度。然而，目前还不清楚这种方法是否能提供一致的改进（事实上，一些结果似乎表明这种方法表现更差），而且更常见的是简单地使用0来初始化偏置值。
