为什么 LSTM 在参数初始化时要使用 SVD 方法使参数正交

为什么 LSTM 在参数初始化时要使用 SVD 方法使参数正交

首先，除了 orthogonal initialization 和 uniform initialization，现在常用的还有 Gaussian initialization。不常用的还有 identity initialization 和现在“已经被时代抛弃”的 pretraining with autoencoder。这些方法在不同的场景下都被人选择了。个人感觉，比较复杂的 LSTM 用 orthogonal initialization 的人比较多，而在 research paper 讨论一个小 task 时，我看到的大部分还是说用 uniform/Gaussian。这里可能的直观的原因是后者的 layer 和 magnitude 比较少/小。

说到 layer 比较少，其实我是想说，orthogonal initialization，个人认为对于 LSTM （deep, high-dimensitional, non-convex）比较有效的原因是，（1）可以很方便地减缓 gradient vanishing/exploding problem 和 activation functions 的 saturation。因为 orthogonal matrix 的所有 vectors 都是 orthonormal 的，也就是不仅 orthogonal，还 magnitude 为 1. 这样，在计算时候，乘上这个 matrix，就可以修正 vanishing 也可以重置 saturation。（2）这个问题应该是和 saddle point 有关系，复杂的 LSTM 受 saddle point structures 带来的各种问题更严重，而基于 SVD/QR 的 orthogonal initialization 可以 decouple networks 之间的依赖，消除 non-global minima。（3）当然还有这几种 initialization 都用来破坏 symmetry。

上面这是可被证实的，下面来点个人的猜测：这和 weight variation 也有关系。

综上，有些人觉得这几种方法没区别，有人觉得有，完全是 case-by-case。我个人在实践过程中，即使是小网络，也觉得有区别。

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