在深度学习领域，权重随机初始化是模型训练前至关重要的一步，它直接关乎到模型最终的性能与收敛速度

    采用科学合理的权重随机初始化代码，不仅能够打破网络参数的对称性，还能有效避免梯度消失或爆炸问题，为模型学习提供一个良好的起点

     我们深知，简单地将所有权重设置为零或同一常数，会导致网络在训练初期就陷入停滞，因为所有神经元将输出相同的结果，无法捕捉到数据的多样性

    因此，采用如Xavier或He初始化等策略，根据前一层的神经元数量自适应调整权重的初始分布，显得尤为重要

     这样的随机初始化代码，通过精细的数学设计，确保了网络在训练初期就能以高效且稳定的方式学习，为后续的优化过程奠定了坚实的基础

    它不仅提高了模型的泛化能力，还显著加速了训练过程，是每一个深度学习项目成功不可或缺的一环