这些权重的初始值，虽然看似随机，实则对模型的后续训练过程及最终性能有着深远的影响

    在神经网络中，权重的初始值通常通过随机化方法来设定，如高斯分布或均匀分布等，以确保模型在训练开始时具有足够的探索性和多样性

     然而，并非所有随机初始值都能带来理想的训练效果

    例如，过大的初始权重可能导致梯度爆炸，而过小的初始权重则可能引发梯度消失问题

    为此，研究者们提出了多种权重初始化策略，如Xavier初始化和He初始化等，这些策略根据激活函数的特性和网络结构来设定合适的权重尺度，从而有效避免上述问题，提升模型的训练效率和性能

     总之，神经网络的初始权重确定是一个需要精心设计的环节

    合理的初始化策略不仅能够为模型的训练过程提供良好的起点，还能在很大程度上提升模型的最终性能

    因此，在实际应用中，我们应当根据具体的任务需求和模型特点，选择合适的初始化方法来确定神经网络的初始权重