它直接关乎网络能否有效学习、避免梯度消失或爆炸的陷阱，从而加速收敛至更优解
一种强有力的权重初始化策略——He初始化（又称Kaiming初始化），便是这一领域的璀璨明珠
He初始化方法基于前向传播和反向传播时激活值与梯度的方差保持性原理，特别针对ReLU及其变体激活函数设计
该方法通过考虑前一层的神经元数量来设定初始权重的标准差，有效防止了深层网络中常见的梯度问题
实践证明，采用He初始化的网络能够更稳定地训练，提升模型的学习效率和最终性能，成为众多研究者与工程师的首选
因此，在构建深度神经网络时，合理选择并应用权重初始化方法，无疑是通往卓越模型性能的必经之路
