1. 为毛标准正态分布的初始化方法不太好？
大概就是这么回事
2. 一种解决方法：
改变w的初始化方式，减小正态分布中的标准差，如，根据输入张量的长度n，把标准差改为1/√n。
其实就是进一步收紧w的分布
3. 一种缓解的方法：S型函数取tanh函数可能会比sigmoid好。（只是针对中间层和输出层）
直观来看：sigmoid函数输出恒正的值，加权求和后更容易落到饱和区，而tanh输出-1~1的值，有正有负则有利与抵消，落到0附近的概率更大一些。
就是这个意思
4. 另一种解决方法：干脆不用S型激活函数了，用ReLu这种没有饱和区的激活函数。
美滋滋
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本文标题：神经网络中的参数初始化问题
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