谈及此，不得不提三种极具影响力的方法：随机初始化、Xavier/Glorot初始化与He初始化

     随机初始化虽简单直观，但易导致梯度消失或爆炸，限制模型收敛

    相比之下，Xavier/Glorot初始化根据输入与输出节点数自适应调整权重分布，旨在保持前向传播与反向传播时各层激活值的方差一致，显著提升训练稳定性与效率

     而He初始化，专为ReLU及其变体激活函数设计，通过调整初始化尺度以匹配非线性激活函数的特性，进一步减少深层网络训练中的梯度问题，成为现代深度学习架构中的首选

     综上所述，合理选择神经网络权重的初始化方法，是确保模型高效、稳定训练的关键

    Xavier/Glorot与He初始化以其科学严谨与显著成效，已成为业界标准，为深度学习模型的性能飞跃奠定了坚实基础