一个精心设计的初始化策略能够显著提升模型的学习效率与泛化能力，避免诸如梯度消失或爆炸等训练难题
正确的初始化不仅能为网络参数赋予合理的起点，还能促进特征在网络各层间的有效传播，加速收敛过程
我们深知，随机初始化虽简单，却难以保证所有权重都落在促进训练的有利区间
因此，诸如He初始化、Xavier初始化等先进方法应运而生，它们基于前一层的神经元数量动态调整权重的分布范围，确保每层输入的方差保持一致，从而维持信号在网络中的稳定传递
选择恰当的权重参数初始化函数，是对模型性能的精细调控，是迈向高效训练与卓越性能的关键一步
忽视此环节，可能导致训练过程漫长且结果不尽人意；而恰当运用，则能解锁深度学习模型的无限潜能，让复杂问题迎刃而解
因此，在构建深度学习模型时，务必给予权重参数初始化以足够的重视与考量
