Keras -初始化为nans的权重

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的神经网络API，可以方便地构建和训练各种深度学习模型。Keras支持多种编程语言，包括Python和R等。

在Keras中，权重是神经网络模型中的参数，用于调整模型的行为和性能。初始化权重是指在神经网络模型创建时，为权重赋予初始值。对于某些情况下，我们可能希望将权重初始化为nans（Not a Number）。

将权重初始化为nans的主要应用场景是在处理缺失数据或异常情况时。当输入数据中存在缺失值或异常值时，将权重初始化为nans可以帮助模型更好地处理这些情况，提高模型的鲁棒性和稳定性。

在Keras中，可以通过设置权重初始化方法来实现将权重初始化为nans。例如，可以使用以下代码将某一层的权重初始化为nans：

from keras import initializers

model.add(Dense(units=64, kernel_initializer=initializers.NaN()))

上述代码中，使用了Keras的initializers模块中的NaN()方法，将某一层的权重初始化为nans。

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