无需中心极限定理的稳定初始化
原文标题：Stable initialization without the CLT
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论文针对正弦激活网络提出均匀相位初始化，绕开传统随机网络理论中依赖中心极限定理控制神经元间依赖的做法，消除分布近似误差并完全解耦各层。这是首个利用正弦函数周期对称性的工作。使用该初始化的模型在图像与音频拟合等神经表示任务上优于现有最优方法，并支持 μP 宽度缩放。
- 问题
- 正弦激活网络的初始化依赖中心极限定理，带来分布近似误差与层间耦合。
- 方法
- 利用正弦周期对称性推导均匀相位初始化，无需分布近似且完全解耦各层，与随机网络理论路线不同。
- 结果
- 在图像与音频拟合等神经表示任务上超过现有最优方法，未调参模型可比肩最优调参基线，并支持 μP 宽度缩放。
- 影响
- 用正弦激活做隐式神经表示的开发者可换用该初始化，免调参即拿到更好拟合效果。
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