mutil.initialize_weights([self.conv1, self.conv2, self.conv3, self.conv4, self.conv5], 0.1)解释这段代码

这段代码是在初始化模型的卷积层权重参数，采用的是一种 Xavier 初始化方法，即从均匀分布 $[-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{in}+n_{out}}}, \frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{in}+n_{out}}}]$ 中随机采样初始化权重，其中 $n_{in}$ 和 $n_{out}$ 分别为输入和输出的维度大小。这里参数 0.1 是用来初始化偏置值的。这个方法的目的是让模型训练更加稳定和快速。