而神经网络权重初始化，作为这一宏伟征程的起点，其重要性不言而喻
恰当的权重初始化不仅能够加速训练过程，还能有效避免训练陷入局部最优解，甚至在某些情况下，直接影响模型的最终泛化能力
本文将深入探讨神经网络权重初始化的重要性、常用方法及其背后的科学原理，旨在为读者揭示这一领域的奥秘
一、权重初始化的重要性 在神经网络训练之初，权重的选择如同为模型铺设了第一块基石
若初始化不当，如将所有权重设为0或相同的值，将导致网络在训练过程中无法有效学习，因为所有神经元将产生相同的输出，梯度更新也将变得无效，这种现象称为“对称权重问题”
此外，过大的初始权重可能导致梯度爆炸，而过小的权重则可能引发梯度消失，两者均会严重阻碍模型的收敛
二、常用权重初始化方法 1. 随机初始化 -均匀分布（Uniform Distribution）：将权重随机初始化为一个较小范围内的均匀分布值，如【-a, a】
这种方法简单直观，但选择合适的a值需要经验
- 高斯分布（Normal Distribution）：也称为正态分布，将权重初始化为均值为0、标准差为σ的高斯分布
σ的选择是关键，过大或过小均不利于训练
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