小象学院金融反欺诈项目实战课

卷积核中的因子(×1或×0)其实就是需要学习的参数，也就是卷积核矩阵元素的值就是参数值。一个特征如果有9个值，1000个特征就有900个值，再加上多个层，需要学习的参数还是比较多的。

对卡在局部极小值的处理方法：

1. 调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同；

2. 优化起点：合理初始化权重（weights initialization）、预训练网络（pre-train），使网络获得一个较好的“起始点”，如最右侧的起始点就比最左侧的起始点要好。常用方法有：高斯分布初始权重（Gaussian distribution）、均匀分布初始权重（Uniform distribution）、Glorot 初始权重、He初始权、稀疏矩阵初始权重（sparse matrix）。