在神经网络中，权重和偏置的初始化对模型的训练和最终性能有重要影响。一个好的初始化方法可以帮助加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间，甚至有助于避免训练过程中的问题，比如梯度消失或梯度爆炸。下面是一些常用的权重和偏置初始化方法：

1. 随机初始化

• 简单随机初始化：权重和偏置设置为小的随机数。例如，可以从标准正态分布中抽取。
• 均匀分布初始化：权重从均匀分布中随机选择。

2. 零初始化
   全零初始化：将所有权重和偏置初始化为零。这通常不是一个好选择，因为它会导致神经网络的每个神经元学习相同的特征。
3. He初始化

• 适用于ReLU激活函数的网络。
• 权重初始化为$$\sqrt{\frac{2}{前一层的大小}}$$倍的一个正态分布。

4. Xavier/Glorot初始化

• 适用于tanh激活函数的网络。
• 权重初始化为 $$\sqrt{\frac{1}{前一层的大小}}$$或 $$\sqrt{\frac{2}{前一层的大小+下一层的大小}}$$倍的一个正态分布。

5. 正交初始化

• 权重被初始化为随机正交矩阵。
• 适用于深层网络，有助于减少梯度消失或爆炸的问题。

6. 常数初始化

• 权重或偏置被初始化为特定常数值。

偏置初始化

• 常见的偏置初始化方法是初始化为零，因为初始时候不希望偏置项对结果有太大影响。

注意事项

• 不同激活函数的最优初始化：不同的激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）可能需要不同的初始化策略。
• 网络深度：更深的网络可能需要更仔细的初始化策略来避免梯度问题。
• 实验和调整：实际使用时，可能需要根据具体问题和网络架构进行一些实验和调整。

正确的初始化方法可以显著提高训练的效率，并帮助避免由于不良初始化导致的训练失败。通常，He初始化和Xavier初始化是最受欢迎的选择，因为它们在实践中表现出较好的性能。