我应该使用什么权重来开始一个整洁的基于神经网络？

在开始一个整洁的基于神经网络的项目时，可以使用以下权重来初始化神经网络：

1. 随机初始化权重：最常见的方法是随机初始化权重。这意味着为每个连接的权重赋予一个随机值，通常是从一个均匀分布或高斯分布中采样得到的。这种方法适用于大多数神经网络任务，并且在许多深度学习框架中是默认的初始化方法。
2. 预训练权重：对于某些特定的任务和数据集，可以使用预训练的权重来初始化神经网络。预训练权重是在大规模数据集上训练的模型的权重，然后将这些权重应用于新的任务。这种方法通常用于迁移学习或特定领域的任务，可以加快模型的收敛速度并提高性能。
3. 零初始化权重：将所有权重初始化为零是一种简单的方法，但在实践中很少使用。这是因为如果所有权重都相同，神经网络的每个神经元将学习相同的特征，导致模型无法区分不同的输入。
4. Xavier初始化权重：Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，旨在使每个神经元的输出具有相同的方差。它根据输入和输出的维度自适应地初始化权重，以平衡梯度的传播和激活函数的非线性变换。
5. He初始化权重：He初始化是Xavier初始化的一种变体，特别适用于使用ReLU激活函数的神经网络。它根据输入和输出的维度自适应地初始化权重，以平衡梯度的传播和ReLU函数的非线性变换。

需要注意的是，选择适当的权重初始化方法取决于具体的任务和网络架构。在实践中，可以尝试不同的初始化方法，并根据模型的性能和收敛速度进行评估和选择。

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