恰当的初始化策略能够加速收敛过程，避免梯度消失或爆炸问题，显著提升模型训练的稳定性和最终效果
采用诸如Xavier/Glorot初始化或He初始化等现代方法，能够基于网络层的输入输出维度自适应地调整权重的初始尺度，确保信号在深层网络中顺畅传播
这些方法通过精心设计的数学公式，既考虑了前向传播时激活值的方差稳定，也兼顾了反向传播时梯度信息的有效传递，为模型训练奠定了坚实基础
相比之下，简单的随机初始化或全零初始化往往难以达到这样的效果，可能导致训练效率低下，甚至模型无法学习
因此，在构建深度学习模型时，选择并应用合适的权重初始化方法，是每一位数据科学家和工程师不可或缺的技能，它直接关系到模型能否高效、准确地完成任务，是通往成功之路上的重要一步
