網路引數初始化
參考：《解析深度學習——卷積神經網路原理與視覺實踐》
網址：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf
實際應用中，隨機引數服從高斯分佈或均勻分佈
一、Xaiver引數初始化方法和He引數初始化方法
（1）Xaiver引數初始化方法
隨機初始化+方差大小的規範化
, n指輸入神經元個數n_in，也可以指定為（n_in+n_out)/2。
Xaiver引數初始化方法收斂速度快原因：維持了輸入輸出資料分佈方差的一致性。具體分析：
缺點：未考慮非線性函式對輸入的影響。
（2）He引數初始化方法
將Xaiver引數初始化方法中方差規範化的分母改為
（3）上述兩種方法比較
（4）使用均勻分佈的修改
Xaiver引數初始化方法
He引數初始化方法
二、其他引數初始化方法
（1）使用預訓練模型的引數進行初始化——首選
（2）資料敏感的引數初始化方式 ,是一種根據自身任務資料集量身定製的引數初始化方式,讀者在進行自己訓練任務時不妨嘗試一下。
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