为了确保神经网络能够高效地收敛到最优解并避免梯度消失或爆炸等问题，选择合适的权重初始化方法至关重要
常见的权重初始化方法包括随机初始化、零初始化、常数初始化以及如Xavier和He初始化等高级策略
随机初始化通过从均匀分布或正态分布中抽取小随机数来打破神经元间的对称性，使每个神经元具有不同的学习起点
然而，零初始化和常数初始化往往不是好的选择，因为它们可能导致网络学习缓慢或陷入局部最优解
Xavier和He初始化方法则是根据前一层或前后两层神经元数量来计算权重标准差，从而确保每层输入输出的方差相近，有助于网络稳定训练
这些方法在实践中表现出色，能够显著提高模型的训练效率和收敛速度
总之，正确设置神经网络的初始化权重对于实现高效、稳定的模型训练至关重要
在实际应用中，应根据具体问题和网络架构选择合适的初始化方法，并通过实验调整以获得最佳性能
