初始化方法有多種，包括全零或等值初始化、正態初始化、均勻初始化、Xavier初始化等。
全零或等值初始化：每個神經元學到的東西相同，可能導致「對稱性」問題。
正態初始化：均值為零，標準差設定一個小值，有助於有相同的偏差，權重有正有負。
均勻初始化：均勻分布的區間通常為【-1/sqrt(fan_in),1/sqrt(fan_in)】，其中fan_in表示輸入神經元的數量，fan_out表示輸出神經元的數量。
Xavier Initialization：根據sigmoid函式圖像的特點，如果初始化值很小，那麼隨著層數的傳遞，方差就會趨於0，此時輸入值也變得越來越小，接近於線性，失去了非線性。如果初始值很大，那麼隨著層數的傳遞，方差會迅速增加，此時輸入值變得很大，而sigmoid在大輸入值附近寫倒數趨近於0，反向傳播時會遇到梯度消失的問題。
此外，在程式語言如C++中，變數的初始化方法包括默認初始化、直接初始化和拷貝初始化。默認初始化是如果沒有顯式指定初始化值，變數將被默認初始化。直接初始化是使用等號(=)初始化一個變數，拷貝初始化是將一個對象的值賦給另一個變數。