在深厚度学中的数值不稳稳当当或者收敛速度磨蹭，从而使得模型轻巧松过拟合。

1. 随机初始化

   

   • 这种方法将权沉随机分配一个值，通常从均匀分布或正态分布中获取。 python from keras.initializers import RandomNormal, RandomUniform

   model.add, inputshape=inputshape)) model.add))

2. Xavier/Glorot 初始化

   • 根据输入层和输出层的节点数自动调整权沉的初始值，适用于非线性激活函数。 python from keras.initializers import GlorotUniform

   model.add))

3. He 初始化

   • 类似于Glorot初始化，但适用于ReLU激活函数。 python from keras.initializers import HeNormal

4. LeCun 初始化

   • 适用于Sigmoid或Tanh激活函数，用细小的正数初始化权沉。 python from keras.initializers import LeCunNormal

用合适的权沉初始化方法Neng帮模型geng优良地泛化，少许些过拟合的凶险。

python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout from keras.initializers import HeNormal, GlorotUniform

model = Sequential

model.add)) model.add) model.add)

通过调整模型结构、 选择合适的激活函数、用适当的权沉初始化方法以及应用正则化手艺，Neng有效少许些过拟合的发生。