在深度学习领域，权重初始化是构建神经网络模型时的一个关键步骤。权重初始化得当与否直接影响着模型的训练效率和最终的性能。deeplearning.ai的第二门课程《提升深层神经网络》深入探讨了这一主题，其中包含了编程作业，旨在帮助学生理解和实践权重初始化的重要性。
在权重初始化中，我们关注的主要问题是确保神经网络的每个层能够均衡地传播信息。如果初始权重过大或过小，可能会导致某些神经元激活值过于饱和（激活函数如sigmoid或tanh的梯度接近于零）或完全消失（激活值接近于零），这两种情况都被称为“梯度消失”或“梯度爆炸”。这使得在网络的反向传播过程中，信息无法有效地从顶层传播到底层，导致训练困难。
课程中可能讲解了两种常见的权重初始化方法：
1. **随机初始化**：最简单的权重初始化方式是随机初始化，通常使用均匀分布或正态分布。例如，Xavier初始化（也称为Glorot初始化）和He初始化就是两个典型的例子。Xavier初始化适用于线性激活函数（如ReLU的前身），它根据输入和输出节点的数量来调整权重的均值和方差，以保持前后层的梯度规模相对稳定。He初始化则是针对ReLU激活函数设计的，它的方差是Xavier初始化的两倍，因为ReLU激活函数的一半时间输出为0，导致前向传播的方差减半。
2. **归一化初始化**：另一种常见方法是将权重初始化为单位范数，如Orthogonal初始化。这种方法确保每一层的输入都是正交的，可以减少内部协变量漂移，提高网络的训练速度。
`init_utils.py`可能是实现这些初始化策略的代码文件，可能包含了一些函数，如`xavier_init`, `he_init`, 或`orthogonal_init`，用于初始化权重矩阵。
`Initialization.html`可能是课程的笔记或解释文档，详细解释了权重初始化的理论和实践，可能还包含了如何在实际项目中应用这些初始化技术的示例。
通过这个编程作业，学生不仅能理论学习，还能动手实践，了解如何在实际神经网络模型中应用这些初始化方法，并观察它们对模型训练的影响。这有助于加深对深度学习模型训练过程的理解，以及优化模型性能的技巧。
