Term

ランダム初期化

別名: Random Initialization

Overview

最終更新: 2026年7月9日

ニューラルネットワークの学習を開始する際、内部の結合パラメータ(重み)に特定の分散を持ったランダムな数値を割り当てる手法。すべての重みをゼロにすると学習が進まなくなるため、Xavier初期化やHe初期化といった手法が業界標準として用いられている。しかし、このランダムな偏りが、未学習の状態でも特定の入力に対して高い確信度を出力してしまう原因となっていることが本研究で指摘された。

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