Python实现权重初始化策略：Xavier、Kaiming初始化对收敛速度的数学分析 大家好，今天我们来深入探讨深度学习中一个至关重要的环节——权重初始化。权重初始化是深度神经网络训练过程中不可忽视的一步，它直接影响模型的收敛速度和最终性能。一个好的初始化策略能够加速训练，避免梯度消失或爆炸等问题，从而提升模型的学习效率。我们将重点讨论两种常用的初始化策略：Xavier 初始化和 Kaiming 初始化，并从数学角度分析它们如何影响收敛速度，同时提供 Python 代码示例。 1. 权重初始化的重要性 在深度神经网络中，每一层都包含权重（weights）和偏置（biases）。权重决定了输入信号的强度，而偏置则决定了激活函数的激活阈值。如果我们随机初始化权重，可能会遇到以下问题： 梯度消失（Vanishing Gradients）： 如果权重初始化得太小，信号在经过多层传递后会逐渐衰减，导致梯度在反向传播时变得非常小，使得前面的层难以学习。 梯度爆炸（Exploding Gradients）： 如果权重初始化得太大，信号在经过多层传递后会迅速放大，导致梯度在反向传播时变得非常大，使得 …