权重初始化是深度学习模型训练中的关键步骤，合理的初始化能显著提升模型收敛速度与最终性能。以下是核心要点：
为何需要权重初始化🔧
- 避免梯度消失/爆炸：若初始值过大或过小，神经网络在反向传播时可能无法有效更新参数
- 打破对称性：相同初始值会导致神经元学习特征重复，影响模型表达能力
- 加速训练：良好的初始化可使训练过程更稳定，减少迭代次数
常见初始化方法📊
| 方法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Xavier 初始化 | 保持输入和输出的方差一致 | 用于 tanh 激活函数 |
| He 初始化 | 为 ReLU 等非线性激活设计 | 深层网络推荐 |
| 随机初始化 | 均匀分布或正态分布 | 简单场景快速搭建 |
| 零初始化 | 所有权重设为0 | 通常不推荐使用 |
实践建议🛠️
- 激活函数匹配：ReLU 搭配 He 初始化，tanh 搭配 Xavier 初始化
- 网络深度影响：深层网络需更注重初始化策略
- 正则化结合：可配合 dropout 或 weight decay 使用
- 动态调整：部分框架支持自动选择初始化方法
想深入了解激活函数选择与初始化策略的关联？可参考激活函数详解章节