deep learning xavier

Xavier是一种用于深度神经网络的权重初始化方法，旨在使神经元的输出具有更好的分布性质，并且可以更快地收敛到最优解。Xavier初始化的基本思想是根据网络输入和输出的维度来设置权重的初始值，从而更好地控制梯度的传播和流动。

在实践中，Xavier初始化通常使用高斯分布或均匀分布来生成权重的初始值。它在训练深度神经网络时非常有用，可以帮助我们更快地收敛和更好的性能。