权重初始化的重要性

为了更好地理解为什么权重初始化需要非对称，不能全为0，以及为什么初始化值不能太大或太小，我们首先需要了解神经网络中的激活函数、反向传播算法和梯度消失问题。

激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，使得网络可以学习更复杂的函数。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。反向传播算法是训练神经网络的一种常用方法，它通过计算网络输出与真实标签之间的误差，并从输出层向输入层逐层更新参数，使得网络能够逐渐优化。然而，反向传播算法存在一个问题，即梯度消失问题。当网络层数较多时，反向传播计算的梯度会衰减到接近0，导致网络难以进行有效的训练。

为了解决梯度消失问题，权重初始化成了一个关键的环节。合适的权重初始化可以使得网络的训练更加有效，加快收敛速度，同时避免梯度消失或爆炸。

1. 为什么权重初始化要非对称？

权重初始化要非对称是为了打破对称性，增加神经元的多样性，使其能够学习到更丰富的特征。如果所有的权重初始化都相同，那么无论网络有多少层，每一层的神经元都会执行相同的操作，这种情况下网络的表达能力会受到限制。非对称的初始化可以使不同神经元之间的训练过程不同，从而增加网络的表达能力和灵活性。

2. 为什么权重初始化不能全为0？

如果权重初始化全为0，那么在反向传播算法中所有神经元的梯度将是相同的，导致它们在更新时也是相同的。这将使得网络无法进行有效的学习，因为所有的神经元都会执行相同的操作，并且无法学习到不同的特征。因此，权重初始化不能全为0，需要引入一定的随机性。

3. 为什么初始化值不能太大或太小？

初始化值过大或过小都可能导致训练过程