一个恰当的初始化策略能够加速收敛过程，避免陷入局部最优解，甚至关乎模型能否成功学习到有效特征
因此，选择正确的初始化方法绝非小事，它要求开发者深思熟虑，基于模型类型、数据分布及任务需求来精心设定
常见的初始化方法如随机初始化、Xavier/Glorot初始化和He初始化等，各有千秋
随机初始化虽简单，但可能因分布不当导致梯度消失或爆炸；Xavier/Glorot初始化则考虑了输入与输出神经元数量，旨在保持激活函数前后的方差一致；而He初始化更适用于ReLU及其变体激活函数，进一步优化了梯度流动
总之，初始化权重参数是深度学习模型训练前不可或缺的准备工作，其重要性不容忽视
通过合理选择初始化策略，我们能为模型学习奠定坚实基础，显著提升模型训练效果与泛化能力
