为何不可将神经网络的参数全都初始化成0？

为何不可将神经网络的参数全都初始化成0？

证明如下：

如图所示。所以其实可以看出，当你把所有参数都初始化为0的时候，同一hidden layer的参数的更新幅度是一样的。又因为它们的初值也一样（都是0），所以导致隐藏层的参数永远一样，这就意味着你同一隐藏层每个神经元输入一样、经过同样的sigmoid**，又得到一样的输出（设a4=a5=a），然后再乘以一样的参数。对于图中x4、x5组成的hidden layer而言，由于w64=w65=w，所以可将w提出来，即

$$x_6 = w_{64}a_4 + w_{65}a_5 = w(a_4+a_5) = w*a*2$$

所以，看到了吧。你同一个隐藏层里即使有n个神经元，其作用也只不过是相当于在输出结果上乘以了“n”。这样的情况在每个隐藏层都会出现，每个隐藏层都退化成一个神经元，那么结果就和线性回归没什么区别了。

再进一步更确切地说，其实你只需将第一层input layer的参数（本例中为[w41,w42,w43,w51,w52,w53]）都设为0，然后将后续每层隐藏层的参数都设成同一个数（不一定都是0），就可以造成这种，输入都一样，经一样的**函数**得到一样的输出，再乘以一样的权重传递给下一个hidden layer一样的值只有的效果。这肯定是你不想要的。

仔细想想，这种情况到底是怎么产生的呢？其实还是因为“0”这个奇妙的数字——是谁，可以让不同的input，乘以它之后，全都变得一样呢？只有0能做到，这也是0的威力。所以我们以后初始化的时候，还是离“0”远一点为妙呀！