python 學習筆記（4）

Xavier:

1. 基本思想是通過網絡層時，輸入和輸出的方差相同，包括前向傳播和後向傳播。

2. 如果初始化值很小，那麼隨著層數的傳遞，方差就會趨於0，此時輸入值 也變得越來越小，在sigmoid上就是在0附近，接近於線性，失去了非線性

3. 如果初始值很大，那麼隨著層數的傳遞，方差會迅速增加，此時輸入值變得很大，而sigmoid在大輸入值寫倒數趨近於0，反向傳播時會遇到梯度消失的問題

4. 感覺和BN的使用目的是類似的

1. np.newaxis：插入新維度

2. list和ndarray互轉：

   1. list 轉 numpy：np.array(a)

   2. ndarray 轉 list：a.tolist()

3. 找出list中前k個比較大的數字：heapq.nlargest(k,list)

4. numpy.ndarray與字符串互轉：

   1. str=arr.tostring()

   2. arr=np.frombuffer(string, dtype=np.float32)

1. pydub的學習參考：https://blog.csdn.net/Debatrix/article/details/59058762

2.  pyworld使用參考：https://blog.csdn.net/m0_43395719/article/details/107930075