什么是权重初始化方法？

在深度学习中，神经网络模型的权重是非常重要的参数。权重初始化方法是指在神经网络训练前，给定初始权重的一种方法。通常情况下，随机化是权重初始化的主要方法。这是因为初始权重的选取对于训练模型的效果有很大影响，过小或过大的权重都会影响模型的收敛速度和性能表现。

常见的权重初始化方法包括：
1. 随机初始化：将权重随机初始化为较小的值，比如服从正态分布或均匀分布。
2. Xavier初始化：根据前一层的输入和后一层的输出来计算权重初始值，以达到均衡的效果。
3. He初始化：针对ReLU激活函数，根据前一层的输入计算权重初始值。