1. 正态分布初始化（Normal Initialization）

原理

正态分布初始化（Normal Initialization）是一种简单的初始化方法，它假设神经网络的权重服从正态分布（高斯分布）：
$$W\sim \mathcal{N}(\mu ,{\sigma }^2)$$
其中：

• $$\mu 均值（通常设为0）$$
• $$\sigma 是标准差（可以调整，例如0.1）$$

应用场景

• 适用于线性模型（如 LightGCN、线性回归等），因为它们没有非线性激活函数，避免了梯度消失或爆炸问题。
• 在浅层网络中，正态分布初始化通常能提供合理的收敛性。
• 用于嵌入向量（如推荐系统中的用户/物品嵌入）初始化，提供随机性。

PyTorch代码示例

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个 3x3 的权重矩阵
weights = torch.empty(3, 3)
nn.init.normal_(weights, mean=0, std=0.1)  # 使用均值 0，标准差 0.1 的正态分布初始化
print(weights)

可能输出：

tensor([[ 0.0564, -0.0342,  0.0971],
        [-0.0123,  0.0422, -0.0788],
        [ 0.0074, -0.0254,  0.0659]])

2. Xavier 初始化（Xavier Initialization / Glorot Initialization）

原理

Xavier 初始化是一种专门针对有非线性激活函数的神经网络的初始化方法。
它的目的是让前向传播和反向传播的方差保持稳定，避免梯度消失或爆炸。

权重 ( W ) 服从：
$$W\sim U\left(-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{\text{in}}+n_{\text{out}}}},\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{\text{in}}+n_{\text{out}}}}\right)$$
或：
$$W\sim \mathcal{N}\left(0,\frac{2}{n_{\text{in}}+n_{\text{out}}}\right)$$
其中：

• $$n_{\text{in}}是上一层的神经元数量$$
• $$n_{\text{out}}是下一层的神经元数量$$
• $$U(a,b)代表均匀分布$$
• $$\mathcal{N}(0,{\sigma }^2)代表正态分布$$

应用场景

• 适用于深度神经网络（DNN）、MLP（多层感知机）、CNN（卷积神经网络），特别是有ReLU、Tanh、Sigmoid 这类激活函数的网络。
• 通过缩放权重的初始值，让每一层的输入和输出保持方差一致，防止梯度消失/爆炸。
• 对于深层网络比普通正态分布初始化更稳定。

PyTorch 代码示例

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个 3x3 的权重矩阵
weights = torch.empty(3, 3)
nn.init.xavier_uniform_(weights)  # Xavier 均匀分布初始化
print(weights)

可能输出：

tensor([[-0.4313,  0.2189, -0.3745],
        [ 0.3827,  0.0576, -0.1932],
        [-0.2154,  0.4018, -0.2498]])

如果想使用Xavier 正态分布（而不是均匀分布）：

nn.init.xavier_normal_(weights)

正态分布初始化 vs. Xavier 初始化

总结

• 如果是浅层网络或者线性模型（如 LightGCN），用正态分布初始化：

  nn.init.normal_(weights, mean=0, std=0.1)
  

• 如果是深度网络（DNN、CNN），用 Xavier 初始化：

  nn.init.xavier_uniform_(weights)
  

  或

  nn.init.xavier_normal_(weights)
  

• Xavier 初始化更适合带非线性激活函数的深度神经网络，而正态分布初始化更简单，但在深层网络中可能会导致训练不稳定。