它如同为神经网络铺设的最初轨迹，直接关乎到模型训练的效率、收敛速度乃至最终性能的天花板
有效的初始化策略能够避免梯度消失或爆炸，确保信息在网络中顺畅流通，使每个神经元都能积极参与到学习过程中
我们深知，随机但非盲目的初始化至关重要
采用如Xavier或He初始化等方法，基于前一层的神经元数量智能调整初始权重的尺度，旨在保持输入与输出的方差一致，从而加速收敛至更优解
这不仅是对过往经验的深刻总结，更是对神经网络内在机理的精准把握
因此，在构建任何深度学习模型时，切勿轻视权重初始化的力量
它是通往卓越性能的隐秘钥匙，是确保模型从起点便迈向正确方向的明智之选
选择恰当的初始化策略，便是为模型的成功之旅奠定了坚实的基础
