一个精心设计的权重初始化策略，如同为神经网络铺设了一条坚实的基石之路，确保信息在层与层之间顺畅传递，既不过度放大导致梯度爆炸，也不因过度衰减而陷入梯度消失的困境
诸如He初始化（针对ReLU等非线性激活函数）、Xavier/Glorot初始化等经典方法，通过考虑前向传播与反向传播时数据的方差一致性，有效缓解了初始化不当带来的问题
这些策略背后的数学原理严谨而深刻，它们基于对网络结构特性的深刻理解，为权重赋予了合理的初始值范围，使得模型能够从一个良好的起点出发，逐步逼近最优解
因此，在构建深度学习模型时，选择恰当的权重初始化函数，不仅是技术细节上的考量，更是对模型性能优化、训练效率提升的一次关键决策
它如同一把钥匙，解锁了通往高效、稳定训练路径的大门，让研究者能够更专注于模型架构的创新与问题的深入探索
