1樓：Wison
keras.layers.convolutional.pyclass
Conv2D
(_Conv
):def
__init__
(self
,filters
,kernel_size
,strides=(
1,1),
padding
='valid'
,data_format
=None
,dilation_rate=(
1,1),
activation
=None
,use_bias
=True
,kernel_initializer
='glorot_uniform'
,# this is answer.
bias_initializer
='zeros'
,kernel_regularizer
=None
,bias_regularizer
=None
,activity_regularizer=None
,kernel_constraint
=None
,bias_constraint
=None,**
kwargs):
2樓：WILL
Keras簡潔，是因為它封裝的蠻厲害，幫助使用者省了很多事情。而且，Kears也是需要初始化引數的，如果你不設定初始化方式，會採用預設的初始化方式（預設的方式可參加原始碼）。
其實，現在網路做到現在這樣，初始化方式對結果的影響不是特別大了，尤其是你再使用了BN層，只要你不全部初始化為0，結果會很相近。
3樓：
keras網路層可以指定初始化使用的函式，然後對應的函式會隨機生成一組初始化值，當然也可以用自己指定的值初始化；mxnet沒用過，不是特別熟悉。
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