В чем преимущества инициализации весов методом Xaiver Normalization?

Некоторые преимущества инициализации весов методом Xavier:

• Поддержка стабильной динамики обучения. www.geeksforgeeks.org Метод помогает предотвратить проблему исчезающих и взрывающихся градиентов, которая может препятствовать обучению глубоких нейронных сетей. www.geeksforgeeks.org
• Предотвращение переобучения. www.geeksforgeeks.org Инициализация Xavier гарантирует, что нейронная сеть начнёт обучение с хорошо масштабированными весами, что предотвращает такие проблемы, как исчезновение градиентов и насыщение нейронов. www.geeksforgeeks.org
• Упрощение прохождения сигнала через слой. hand.post-ap.ru Метод упрощает прохождение сигнала как во время прямого, так и обратного распространения ошибки для линейной функции активации. hand.post-ap.ru
• Более быстрая конвергенция и высокая точность. hand.post-ap.ru Сети, инициализированные с помощью Xavier, достигают этих результатов, например, в задаче классификации изображений CIFAR-10. hand.post-ap.ru