一个精心设计的初始化策略，能够引领模型快速穿越学习曲线的迷雾，直抵性能巅峰
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它不仅是模型收敛的基石，更是避免梯度消失或爆炸、加速训练过程的关键
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试想，若权重初始值随意设置，可能导致模型在训练初期就陷入局部最优，或训练过程如同蜗牛爬行般缓慢
而采用如He初始化、Glorot初始化等科学方法，则能基于网络架构智能调整初始权重的分布，确保每层输入和输出的方差保持一致，从而有效促进梯度流动，使模型在每一次迭代中都向着最优解稳健迈进
因此，选择并优化神经网络权重初始值，是每位数据科学家和工程师在构建高效、准确深度学习模型时不可忽视的重要步骤
它不仅关乎模型的性能极限，更是通往智能时代的一把钥匙
