有效的权重初始化能够加速训练过程，提升收敛速度，并显著影响模型的最终表现
忽视这一点，可能导致梯度消失或爆炸，使模型难以学习
TensorFlow提供了多种精心设计的初始化方法，如均匀分布初始化（tf.keras.initializers.RandomUniform）、正态分布初始化（tf.keras.initializers.RandomNormal）、He初始化（适用于ReLU激活，保持输入输出的方差一致）和Xavier/Glorot初始化（适用于tanh激活，保持前向和反向传播时信号强度）等
选择恰当的初始化方法，需根据网络结构、激活函数及任务特性综合考虑
例如，深层网络常倾向于使用He或Xavier初始化，以缓解梯度问题
通过细致调整这些超参数，开发者能够显著提升模型的稳定性和泛化能力
因此，在构建TensorFlow模型时，给予权重初始化策略足够的重视，是通往高效、精准模型的关键一步
