在深度学习领域，随机初始化权重是模型训练前至关重要的一步，它直接关乎到模型能否有效学习并避免陷入局部最优解

    正确的方法能够显著提升模型的泛化能力和收敛速度

     - 为何强调随机初始化？ 首先，若所有权重初始化为相同的值，模型在反向传播时各神经元将进行相同的更新，导致学习失效，即“对称权重问题”

    其次，适当的随机性能够引入多样性，帮助模型