Xavier：深度学习中的权重初始化方法 什么是Xavier Xavier是一种用于深度学习中的权重初始化方法。它的目的是使得每一层的输出的方差尽量相等，从而保证信息在网络中能够更好地流动。 Xavier的原理 Xavier的原理是根据每一层的输入和输出的数量来计算权重的标准差。具体来说，对于一个具有n个输入和m个输出的全连接层，权重应该从均匀分布中随机初始化，范围为[-sqrt(6/(n+m)), sqrt(6/(n+m))]。 Xavier的优点 Xavier的优点在于它能够使得每一层的输