Tensorflowのinitializerの意味

Question

tensorflowでよくinitializerが出てくるのですが、これはなんのために指定しているのでしょうか？
例えば下記は出力のバイアスを定義するところですが、get_variable()の中にinitializer = tf.constant_initializer(0.1)が定義されています。このほかにもtf.random_normal_initializer()などいろいろ種類がありますが、例えばtf.constant_initializer(0.1)とtf.random_normal_initializer()では指定した場合何が違うのでしょうか？

output_bias = tf.get_variable(
    "d_output_bias",
    [1],
    initializer = tf.constant_initializer(0.1)
  )

Answer 1

定数または正規分布に従う（乱数）値で初期化します。
詳細は以下公式文書を参照ください。

tf.constant_initializer

Initializer that generates tensors with constant values.

tf.random_normal_initializer

Initializer that generates tensors with a normal distribution.

Comments

[trafalbad]

初期化というのは何を基準にして初期化するのですか？具体的に乱数値で初期化というのはどんな値になることを意味するのでしょうか？

[can110]

引数（Args:）を基準にして初期化します。質問例の定数の場合だと単純に0.1で初期化されます。
正規分布の場合は、平均や標準偏差を指定でき、それに従った乱数値になります。
繰り返しになりますが、詳細は公式文書を確認ください。