一个精心设计的神经网络，其权重的合理取值范围，是模型性能与效率的基石
过小的权重可能导致信息流通不畅，模型学习缓慢；而过大的权重则易引发梯度爆炸，破坏训练稳定性
理想情况下，权重的初始化和后续训练过程中的调整应确保它们位于一个既能促进信息有效传递，又能避免数值计算问题的区间内
这通常依赖于诸如Xavier或He初始化方法，这些方法根据网络层数及激活函数特性，智能设定初始权重范围，以促进训练初期的快速收敛
此外，引入正则化技术如L1、L2惩罚项，或利用梯度裁剪等策略，能有效控制权重增长，避免极端取值导致的训练不稳定
因此，精确控制神经网络权重的取值范围，不仅是技术细节的雕琢，更是通往高性能模型的关键路径
