文心一言
在深度学习中，初始权重不设置为0的原因主要有以下几点：
首先，如果所有权重初始化为0，那么在误差反向传播过程中，所有的权重值都会进行相同的更新。具体来说，在正向传播时，由于输入层的权重为0，后续层的神经元会接收到相同的输入值，导致各层神经元的输出值相同。进而在反向传播时，各层权重的更新也会相同，形成“权重均一化”的现象。这种现象会使得神经网络丧失其应有的多样性，无法有效学习数据的特征。
其次，权重初始化为0还会导致梯度消失或爆炸的问题。在深度神经网络的正向传播过程中，层激活函数的输出损失梯度可能会因为权重初始化为0而出现过大或过小的情况。过大的梯度可能导致网络在训练过程中不稳定，而过小的梯度则可能使得网络无法学习到有用的信息，导致训练过程无法收敛。
因此，为了防止这些问题，深度学习的权重初始化通常会采用较小的随机值，而不是简单的0。这样可以保证网络在初始状态下就具有足够的多样性，能够在训练过程中学习到数据的特征。常见的权重初始化方法包括正态分布初始化、均匀分布初始化等，这些方法都能在一定程度上保证权重的多样性和网络的稳定性。
智谱清言
在深度学习中，初始化权重是一个重要的步骤，它对模型的性能有着显著的影响。权重初始化为0可能会导致几个问题：
梯度消失问题：在反向传播过程中，如果权重初始化为0，那么在第一层的反向传播时，梯度将是0，这意味着网络将无法学习。即使后来层的权重不是0，由于梯度的累积乘积效应，较早层的梯度也会变得非常小，导致学习速率极慢。
对称性和线性特性：如果所有权重都初始化为0，那么网络将退化为一个线性模型，无法捕捉非线性关系，这对于大多数复杂任务来说是不够的。
模型多样性：初始化权重为非零值可以为网络引入多样性，有助于模型探索不同的特征表示。如果所有权重都是0，模型将无法探索不同的表示空间。
为了优化模型的学习过程并提高模型的性能，通常会采用一些策略来初始化权重，例如：
随机初始化：将权重初始化为小的随机数。这样可以避免梯度消失问题，同时为网络引入多样性。
** Xavier/Glorot 初始化**：根据输入的维度来设置权重的初始范围，通常是在[-1/sqrt(n), 1/sqrt(n)]之间，其中n是输入维度的数量。这样可以保持输入和输出之间的方差不变。
He 初始化：类似于Xavier初始化，但是范围是[-sqrt(2/n), sqrt(2/n)]。这对于ReLU激活函数特别有效，因为它可以减少梯度消失的问题，并帮助网络更快地学习。
总之，将权重初始化为0会限制模型的学习能力，并可能导致训练过程中的问题。因此，深度学习中的权重初始化通常采用上述的一些策略，以优化模型的性能。
豆包
在深度学习中，如果初始权重都设为 0，那么在反向传播时，所有神经元的梯度都会相同，导致网络无法学习到有效的特征。这样会使网络失去表达能力，无法对输入数据进行有效的区分和处理。因此，通常会采用随机初始化权重的方法，以保证网络能够正常学习和训练。你明白了吗😉
讯飞星火
在深度学习中，初始权重不用0是为了防止梯度消失或梯度爆炸，确保模型能够正常学习和收敛。具体解释如下：
- 梯度消失问题：如果所有权重都初始化为0，那么在进行反向传播时，所有的梯度都会乘上相同的权重，导致梯度值指数级减小，使得网络中的权重无法得到有效更新。
- 对称性破坏：参数随机初始化有助于打破网络层的对称性，使每一层的神经元能够学习到不同的特征。如果所有参数都相同（包括全为0的情况），每个隐藏单元将学到相同的特征，从而降低网络的表达能力。
- 激活函数影响：对于某些激活函数（如ReLU），如果所有权重都初始化为0，那么它们在正向传播过程中将输出0，而在反向传播过程中也将因为乘以0而得到0梯度，这会导致权重无法更新。
因此，为了促进良好的模型行为和优化过程，通常使用随机数来初始化权重，这些随机数通常服从特定的分布，如均匀分布、正态分布等。此外，还有一些特定的初始化方法，如Xavier初始化和Kaiming初始化，它们根据网络的层次结构和激活函数的特性来确定权重的初始值，以帮助缓解梯度相关的问题。
