正确的初始化策略能够加速收敛过程，避免梯度消失或爆炸，显著提升模型训练的效率与最终效果
我们深知，随机而非精心设计的初始化往往导致训练过程陷入困境，模型难以捕捉数据的内在规律
因此，采用如Xavier、He初始化等方法，依据前一层神经元的数量智能调整权重尺度，确保信息在网络中流畅传递，是通往成功的必经之路
此外，预训练模型权重的加载也是一大利器，它利用大规模数据集上预训练的知识，为特定任务提供强有力的起点，显著缩短模型达到最优性能所需的时间与资源
总之，精心设计的初始化模型权重策略，是深度学习项目成功的先决条件
它不仅是技术细节的体现，更是对模型性能潜力深度挖掘的承诺，值得我们每一位从业者给予足够的重视与关注
