在深度学习领域，权重初始化方案的选择绝非儿戏，它直接关乎模型训练的稳定性与最终性能

    一个精心设计的初始化策略能够显著加速收敛过程，避免梯度消失或爆炸问题，从而提升模型的泛化能力

     有效的权重初始化应基于对网络结构的深入理解，如层数、激活函数类型等因素

    常见的如Xavier/Glorot初始化，通过考虑前一层和后一层的神经元数量来设定合适的方差，确保信号在网络中能够正常传播

    而He初始化则专为ReLU及其变体设计，通过调整方差来适应非线性激活函数的特性，进一步减少梯度消失的风险

     因此，选择合适的权重初始化方案，是构建高效、稳定深度学习模型的关键一步

    它不仅要求技术上的精准把控，更需对算法原理的深刻洞察

    只有这样，才能确保模型在训练初期就步入正轨，为后续的优化与调整奠定坚实基础