在搭建神经网络时，有一个步骤至关重要，那就是权重初始化✨。它决定了网络训练初期的状态，对最终模型的表现有着深远影响。如果权重初始化不当，可能导致梯度消失或爆炸等问题，让模型陷入训练困境。
常见的权重初始化方法有高斯分布初始化、均匀分布初始化和Xavier/Glorot初始化等🔍。其中，Xavier初始化特别适合激活函数为ReLU及其变体的网络，能够有效保持各层梯度的稳定性💡。
此外，在深度学习中，选择合适的初始化策略还应考虑数据特征与网络结构的具体需求。比如，对于图像识别任务，卷积神经网络通常会采用针对卷积核的特殊初始化方式💪。
总之，合理设置权重初始值是构建高效神经网络的基础之一🌟。掌握这一技巧，能让你的模型训练事半功倍！🎯
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