一个 20 层、每层 512 维的全连接网络（激活 ReLU，没有任何归一化层），你用标准正态 N(0,1) 初始化全部权重，训练第一步就出现激活值逐层指数放大、loss 变成 NaN。请说明：(1) Xavier 与 He 初始化的方差公式差在哪；(2) 为什么 ReLU 网络应该用 He 而不是 Xavier；(3) 如果给每层都加上 LayerNorm，初始化的讲究还需要那么严格吗？

面试官在考什么

是否理解初始化的目标是保持前向/反向方差稳定，而不是照抄论文公式；以及能否把初始化和归一化层的作用边界划清楚。

初始化

回答框架 · 前两步

1. 初始化的目标是让每层输出方差与输入方差同量级。Xavier：Var(W) = 2/(fan_in+fan_out)，假设激活近似线性且零中心，适合 tanh/sigmoid。
2. He：Var(W) = 2/fan_in。ReLU 把负半轴置零，输出方差约为线性情形的一半，所以要在 Xavier 基础上乘 2 补回来；同时只按 fan_in 缩放，因为反向传播的方差主要由 fan_in 决定，fan_out 主要影响前向。

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