当谈及模型训练时，自定义初始化权重是优化模型性能、加速收敛速度的关键步骤
通过TensorFlow，我们不仅能利用内置的初始化器如随机正态分布、均匀分布或He初始化等，还能轻松实现完全自定义的权重初始化策略
自定义初始化允许我们根据特定任务的需求，精确控制网络层权重的初始值
比如，在处理图像数据时，根据图像的统计特性调整初始权重分布，可以显著提升模型捕捉特征的能力
又或是在处理序列数据时，根据数据特性调整RNN/LSTM等网络单元的初始状态，以减少训练初期的梯度消失或爆炸问题
实现自定义初始化，我们只需定义一个继承自`tf.keras.initializers.Initializer`的类，并实现其`__call__`和`get_config`方法
这样，在构建模型时，我们就能通过`kernel_initializer`、`bias_initializer`等参数指定使用我们的自定义初始化器
这种高度的灵活性，让TensorFlow在复杂且精细的模型设计中展现出无可比拟的优势
因此，掌握并善用TensorFlow的自定义初始化权重功能，对于提升模型效果、加速科研进程至关重要
它不仅是深度学习实践的必备技能，更是推动AI技术不断向前的强大动力
