以全连接模型为例：输入数据为a[784]的数组，模型共2层神经元，第一层100个，第二层即输出层为10个神经元，则第一层的权重有[784,100]个，截距有[100]个，第二层有[100,10]个权重，截距[10]个，代码用W1表示第一层权重矩阵，B1表示截距行向量，W2表示第二层权重矩阵，B2表示截距行向量，设置每次输入101批数据，则输入数据矩阵为[101,784]，用X表示，输入标签为[101,10]，用Y表示。
形状如下：
X: [101,784]，每一行为一批数据
Y:[101,10]
W1: [784,100], 每一列为单个神经元的权重
B1: [100]
W2: [100,10]
B2[10]
第一层输出：
FC1=relu(XW1+B1)，B1进行了行广播
FC1: [101,100]
第二层输出：
FC2=softmax(FC1W2+B2)
FC2: [101,10]
loss=FC2-Y
1.权重初始化为0:
分析：FC2: [101,10]的行向量全部一样，W(t+1)=W-k▲,▲为矩阵中每个元素的偏导数，这样进行梯度下降优化，权重矩阵最终稳定为均匀分布，且loss无法降下去，实际效果如下：
2，权重给随机值
分析，数值分散，无法收敛，损失降不下去，分布直方图如下
3.权重在0附近的小范围内给随机值。
如果神经层数较少，效果还不错（-0.1到0.1），如果层数较多，到后面层数的神经元输出逼近偏移值，与全0初始化类似，数值没有差异性，无法收敛，最后稳定成均匀分布，在2层神经元时，效果如下：
范围公式（-1/sqart(n),1/sqart(n)）
3，权重在较大值附近的小范围内随机
分析，初始值较大，由于激活函数的斜率在-1到1之间，初始值过大（90到100），对应偏导数逼近0，无法收敛，效果如下。
初始化（100到100.01）效果如下：
4,无限定标准正态分布
效果可以，但由于范围不限定，会有少部分权重初始化值很大，偏导数趋近0，最好的是截断正态分布，标准差与激活函数有关，tanh或者sigmoid的标准差给1/sqrt(n),relu用sqrt(2/n)