参数初始化流程

参数初始化是机器学习模型训练的第一步，它决定了模型的初始状态。通常，我们会选择一个合适的分布来随机初始化参数，例如均匀分布、正态分布或Xavier初始化等。然后，通过前向传播和反向传播算法，不断调整参数的值，使模型能够更好地拟合训练数据。这个过程需要反复迭代多次，直到模型收敛或者达到预设的训练轮数。在实际应用中，我们还需要对参数进行一定的限制，以防止过拟合现象的发生。总之，参数初始化是机器学习模型训练过程中至关重要的一步，它为后续的训练提供了良好的起点。