精确而巧妙的权重初始化，如同为网络注入灵魂，直接决定了模型学习的效率与最终性能的边界
它不仅关乎收敛速度，更深刻影响着模型能否有效捕捉数据间的复杂关系，避免陷入局部最优或梯度消失/爆炸的陷阱
科学的权重设置策略，如He初始化、Xavier初始化等，基于对激活函数特性和数据分布特性的深刻理解，旨在保持前向传播与反向传播时信息流的稳定性，确保网络在学习初期即能踏上正确的探索之路
这不仅是技术上的精进，更是对智能本质理解的深化
因此，在构建神经网络时，我们必须以严谨的态度对待权重设置这一关键环节，它不仅是模型训练的第一步，更是通往卓越性能不可或缺的桥梁
唯有如此，方能在人工智能的浪潮中乘风破浪，解锁更多未知的智能潜能
