不容忽视的是，恰当的权重初始化能够加速收敛过程，避免梯度消失或爆炸问题，从而显著提升模型的稳定性和泛化能力
我们深知，随机初始化虽简单，但往往不是最优选择
采用如He初始化、Glorot初始化等策略，根据前一层神经元数量自适应调整权重尺度，能够更有效地保持输入输出的方差一致性，为模型学习奠定坚实基础
因此，在编写初始化权重代码时，务必根据具体网络结构和激活函数精心选择初始化方法
这不仅是对技术细节的严谨把控，更是对模型性能优化的深刻洞察
让我们以科学的态度，精准地初始化每一层权重，为深度学习模型的卓越表现奠定坚实基石
