恰当的初始化策略能够显著加速收敛过程，避免梯度消失或爆炸问题，从而确保模型能够学习到有效特征
忽视这一点，即便是最先进的网络架构也可能陷入训练困境，性能大打折扣
权重参数初始化应基于数据分布、激活函数特性及网络架构综合考量
例如，对于ReLU激活函数，小随机数初始化（如He初始化）能有效保持信号在网络中的流通，避免神经元死亡；而对于Sigmoid函数，则可能需要更小的初始值以防止梯度饱和
此外，批量归一化（Batch Normalization）等技术的引入，虽在一定程度上降低了对初始化策略的敏感性，但精心设计的初始化依然能为模型性能带来显著
