在深度学习领域，随机权重初始化不仅是模型训练的起点，更是决定算法性能与收敛效率的关键因素

    它要求我们在构建神经网络时，赋予每一层连接以精心设计的随机初始值，而非简单的零或统一值

    这一策略至关重要，因为它能有效避免梯度消失或爆炸问题，确保信息在网络中顺畅传播

     随机权重初始化通过打破网络的对称性，使每个神经元在训练初期就能学习到独特的信息，促进模型的泛化能力

    正如精心设计的起跑线，它能让网络在优化过程中更快地找到全局最优解，而非陷入局部最小值

    因此，采用恰当的随机初始化方法，如He初始化、Glorot初始化等，是每位深度学习工程师不可忽视的技巧，它直接关系到模型能否高效、准确地完成任务