在深度学习的世界里，模型参数的初始化方式至关重要。而提到神经网络初始化技术，“Xavier初始化”无疑是一个绕不开的名字。这个名字来源于论文《Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks》，由Xavier Glorot和Yoshua Bengio提出。它通过精心设计的权重初始化策略，有效缓解了梯度消失或梯度爆炸的问题，为训练深层网络提供了坚实的基础。
具体来说，Xavier初始化的核心思想是让每一层的输入与输出具有相同的方差。这意味着，无论网络有多深，信号都能平稳地传递下去，避免因激活函数饱和而导致的性能下降。通常情况下，该方法适用于ReLU及其变体激活函数。
如今，在TensorFlow和PyTorch等主流框架中，Xavier初始化已成为默认选项之一。这不仅体现了其重要性，也说明了这一技术经受住了时间与实践的双重考验。如果你正在构建自己的神经网络模型，不妨试试这个简单却强大的技巧吧！💪
深度学习 神经网络 初始化技巧
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