有几种方法可以初始化SOME模型的权重：
随机初始化：可以使用随机数生成器来随机初始化权重。这种方法是最常用的初始化方法之一，可以通过设置随机数生成器的种子来确保每次运行时得到相同的随机初始化权重。
零初始化：将所有权重初始化为零。这种方法通常用于一些特殊情况，例如在某些特定的网络结构中。
预训练初始化：如果有预先训练好的模型权重，可以使用这些权重来初始化SOME模型的权重。这种方法通常用于迁移学习或者继续训练模型的情况。
Xavier初始化：Xavier初始化是一种常用的初始化方法，它根据每层的输入和输出的维度来动态地调整权重的初始化范围，以便更好地训练模型。
He初始化：He初始化是一种与Xavier初始化类似的方法，但是根据不同的激活函数选择不同的初始化范围，以更好地适应不同的激活函数。
选择适合的初始化方法取决于具体的模型和任务，通常需要进行一些实验来确定最佳的初始化方法。
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