为何如此？首先，良好的权重初始化能确保网络训练初期的稳定性，避免梯度消失或爆炸问题，这直接关系到模型能否有效学习并收敛

    其次，合适的初始化有助于加快收敛速度，使得模型在较少的迭代次数内达到更优的性能，节省宝贵的计算资源

    再者，不同的初始化方法能引导网络学习不同的特征表示，影响模型的泛化能力

    因此，精心设计的权重初始化策略是提升模型性能、加速训练过程、确保训练稳定性的关键步骤

    忽视这一点，可能导致模型训练失败，无法有效提取数据特征，从而错失解决问题的良机