🌟tf.truncated_normal() 函数介绍🌟
发布时间：2025-03-23 13:21:40来源：
在 TensorFlow 中，`tf.truncated_normal()` 是一个非常实用的函数，主要用于生成符合正态分布的随机数。它的主要作用是在深度学习模型中初始化权重或偏置，从而提升训练效率。✨
首先，让我们了解它的基本语法：`tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0)`。这里的 `shape` 参数定义了输出张量的形状；`mean` 表示正态分布的均值，默认为 0；`stddev` 表示标准差，默认为 1。通过调整这些参数，我们可以灵活地生成不同分布特性的随机数。🔍
那么，它为什么重要呢？与其他随机数生成方式相比，`truncated_normal` 能有效避免极端值对模型的影响，使得梯度下降过程更加稳定。换句话说，它能帮助模型更快找到最优解！🚀
最后提醒一点，在使用时需结合实际需求设置合适的参数哦！💡
TensorFlow 机器学习 深度学习
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