Tensorflow2.0 中 tf.keras.layers.Conv2D 里的初始化方法 'glorot_uniform' 到底是个啥？

在我们使用 tf.keras.layers.Conv2D 来构建卷积层时，一般使用的权值初始化方法就是这个函数默认的方法，即 ‘glorot_uniform’。
源码对其做出了解释：

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  It draws samples from a uniform distribution within [-limit, limit]
  where `limit` is `sqrt(6 / (fan_in + fan_out))`
  where `fan_in` is the number of input units in the weight tensor
  and `fan_out` is the number of output units in the weight tensor.
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也就是说，这个初始化方法使用的均匀分布的范围是 [-limit, limit]，其中，
$limit=sqrt(\frac{6}{fan_{in} + fan_{out}})$
这里的 $fan_{in}$ 表示输入神经元的数量， $fan_{out}$ 表示输出神经元的数量，即：
$fan_{in}​=channels_{in}​\times kerner_{width}\times kerner_{height}​​$
$fan_{out​}=channels_{out​}\times kerner_{width}​\times kerner_{height}​$
假设输入网络的一个 28*28*1 的数据，卷积核形状为 3*3，卷积核通道数有 32 个（即输出的通道数有 32 个），那么此时 limit 为：
$limit=sqrt(\frac{6}{3\times 3\times 1 + 3\times 3\times 32})$