本文將深入探討Xavier均勻初始化在深度學(xué)習(xí)中的重要性與應(yīng)用，揭示其如何有效解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重初始化問題，促使模型快速收斂。通過分享實踐經(jīng)驗，幫助讀者理解在不同架構(gòu)中使用Xavier初始化的優(yōu)勢及優(yōu)化方向，讓您在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型時事半功倍。...