神经网络初始化的主成分

本研究针对在神经网络训练中使用主成分分析(PCA)可能造成的解释性问题进行了分析，并提出了一种新策略：基于主成分的初始化(PCsInit)，通过在网络的第一层初始化主成分来简化解释过程。实验证明，该方法不仅提高了可解释性，还能通过反向传播进一步改善训练效果。