kernel_initializer='he_normal'

### 回答1：
kernel_initializer=he_normal 指的是在初始化神经网络权重时使用的方法。he_normal 是一种用于初始化权重的方法，其中权重的初始值是从均值为 0，标准差为 sqrt(2 / fan_in) 的正态分布中随机抽取的。这种初始化方法通常被用于 ReLU 激活函数的网络中。

### 回答2：
kernel_initializer='he_normal'是深度学习框架中的一种权重初始化方法，用于初始化卷积层（kernel）的权重。由于深度学习模型通常包含多层网络，权重的初始化非常重要，而传统的初始化方法（如均匀分布或高斯分布）会导致模型训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题。'he_normal'方法是一种针对ReLU激活函数的初始化方法，它能够有效地解决这些问题。

'he_normal'方法根据He正态分布来初始化权重，在He正态分布中，权重的标准差被设置为特定的值，这个值与卷积核的大小有关。具体地说，权重的标准差等于sqrt(2/n)，其中n是上一层特征图的单位数。这样做的目的是让激活函数在训练初始阶段就能够获得具有较大的方差的输入，从而提高模型的训练效果。

使用'he_normal'方法可以帮助模型更好地学习特征，并且可以提高模型的收敛速度和表达能力。由于ReLU激活函数在深度学习中的广泛应用，'he_normal'也成为了一种常用的权重初始化方法。

总的来说，kernel_initializer='he_normal'是一种用于初始化卷积层权重的方法，它可以避免梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型的学习能力和训练效果。

### 回答3：
kernel_initializer='he_normal'是在深度学习模型中用于初始化神经网络的权重的一种方法。这种初始化方法是由Kaiming He等人提出的，也被称为"He正态分布初始化"。

在神经网络中，权重的初始化非常重要，因为它影响着模型的收敛速度和性能。"He_normal"初始化方法是基于正态分布的一种初始化策略。具体而言，它使用均值为0、标准差为2/√n的正态分布来随机初始化权重。其中，n是上一层神经元的数量。

与传统的随机初始化方法相比，使用"He_normal"可以更好地保持梯度传播的稳定性，有助于更快地训练深度神经网络。这是因为该初始化方法可以将权重初始化在一个较小的范围内，避免了激活函数输出过大或过小的问题。

"He_normal"初始化方法在许多深度学习模型中被广泛使用，特别是在卷积神经网络（CNN）中。通过使用"He_normal"初始化方法，可以提高模型的性能和泛化能力，从而更好地适应训练数据，并在测试数据上取得较好的结果。

总之，kernel_initializer='he_normal'是一种用于初始化神经网络权重的方法，通过使用正态分布来随机初始化权重，有助于深度学习模型的训练和性能提升。