在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。下面解释一下这样做的原因。

设有一个多层感知机模型，假设输出层只保留一个输出单元 $o_1$，且隐藏层使用相同的激活函数。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值，并传递至输出层。

在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。因此，这些参数在使用基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。之后的迭代也是如此。在这种情况下，无论隐藏单元有多少，隐藏层本质上只有一个隐藏单元在发挥作用。

因此，通常对神经网络的模型参数，特别是权重参数进行随机初始化。随机初始化模型参数的方法有很多，可以使用正态分布的随机初始化方式。

还有一种比较常用的随机初始化方法叫做Xavier随机初始化。假设某全连接层的输入个数为a，输出个数为b，Xavier随机初始化将使该层中权重参数的每个元素都随机采样于均匀分布 $U(-\sqrt{\frac{6}{a+b}},\sqrt{\frac{6}{a+b}})$它的设计主要考虑到，模型参数初始化后，每层输出的方差不该受该层输入个数影响，且每层梯度的方差也不该受该层输出个数影响。