net.initialize(init.Normal(sigma=0.001))

这行代码是用来初始化神经网络模型的参数。在这里，使用了正态分布的初始化方法，并设置了标准差为0.001（sigma=0.001）。通过这种初始化方法，模型的参数将会以接近零的随机值进行初始化。

这种初始化方法的目的是为了打破对称性，避免所有参数具有相同的初始值。这样可以增加模型的多样性，使得不同的神经元在训练过程中可以学习到不同的特征。同时，使用较小的标准差可以保证参数的初始值不会过大，避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

在训练过程中，模型的参数将根据损失函数的梯度进行更新，逐步优化模型以适应训练数据。