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パラメータ初期化（Parameter Initialization）
パラメータ初期化（Parameter Initialization）とは、ニューラルネットワークの学習を始める前に重み（weights）やバイアス（bias）に初期値を設定するプロセスです。
適切な初期化は、学習の安定化・収束速度の向上・性能向上に直結します。
初期化が不適切だと例えば全ての重みをゼロにした場合は、各ノードの出力や勾配が同じになりネットワークが有効に学習できません（対称性の破れが起きない）。
また、値が大きすぎると勾配爆発（Gradient Explosion）小さすぎると勾配消失（Gradient Vanishing）が発生し、学習が進まなくなります。
代表的な初期化手法には以下があります。
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Xavier 初期化（Glorot Initialization）：活性化関数がシグモイドやtanhの場合に適する。重みの分布を層の入力数と出力数に基づき設定。
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He 初期化（Kaiming Initialization）：ReLU系活性化関数に適する。入力数に基づいて分散を決めることで勾配消失を防ぐ。
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ランダム初期化：小さな乱数を使う。シンプルだが非効率な場合も。
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事前学習パラメータの転用（Pretrained Initialization）：学習済みモデルのパラメータを初期値として利用（転移学習など）。
適切な初期化は、学習の「スタート地点」を良くすることでより短い時間で高精度なモデルを得る助けになります。
パラメータ初期化（Parameter Initialization）関連用語
パラメータ初期化（Parameter Initialization）に関連する単語は以下の通りです。
- 重み（Weights）
- バイアス（Bias）
- 勾配消失（Gradient Vanishing）
パラメータ初期化（Parameter Initialization）やさしい解説
パラメータ初期化（Parameter Initialization）は、AIの「走り出す場所」を決める作業です。
マラソンを始める時、スタート位置が適切じゃないと最初から疲れたり、逆に全然進まなかったりしますよね。
AIも同じで、最初の数字（重み）をいい感じに決めておくとスムーズに学習が進んで強いモデルになります。
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