keras中常用的初始化器有恒值初始化器、正态分布初始化器、均匀分布初始化器
恒值初始化器：
keras.initializers.Zeros()
keras.initializers.Ones()
keras.initializers.Constant(value=0)
正态分布初始化器：
keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)
mean:均值，stddev:标准差，seed:生成随机数的种子
keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)
TruncatedNormal生成的数据与RandomNormal类似，但是会把生成的距离均值两个标准差以外的数据丢弃并重新生成，这也是神经网络推荐的初始化器
均匀分布初始化器：
keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)
minval:最小值，maxval:最大值
更多初始化器参考官方文档：https://keras.io/initializers/