强有力的初始权重设定，如同为神经网络铺设了稳健的基石，能够显著加快收敛速度，避免陷入局部最优，从而提升最终预测或分类的准确性
科学合理的初始权重设置策略，包括但不限于随机小值初始化、预训练权重迁移、Xavier/He初始化等
其中，随机小值初始化通过赋予每个权重一个接近零但非零的小随机数，有助于模型在训练初期保持对输入变化的敏感性；而预训练权重迁移则利用已在大规模数据集上训练好的模型权重作为起点，对于特定任务而言，这往往是高效且有效的起点
Xavier/He初始化方法则根据前一层神经元数量动态调整初始权重的尺度，旨在保持输入与输出的方差一致，减少梯度消失或爆炸的问题，从而确保信息在网络中顺畅传播
综上所述，精心设计的初始权重设定不仅是神经网络训练的起点，更是决定其能否高效、准确完成任务的关键因素
因此，在构建神经网络时，我们应依据具体问题与数据特性，谨慎选择并优化这一环节
