因為在誤差反向傳播法中，所有的權重值都會進行相同的更新。
比如，在2層神經網路中，假設第1層和第2層的權重為0。這樣一來，正向傳播時，因為輸入層的權重為0，所以第2層的神經元全部會被傳遞相同的值。第2層的神經元中全部輸入相同的值，這意味著反向傳播時第2層的權重全部都會進行相同的更新。
因此，權重被更新為相同的值，並擁有了對稱的值（重複的值）。這使得神經網路擁有許多不同的權重的意義喪失了。為了防止「權重均一化」（嚴格地講，是為了瓦解權重的對稱結構），必須隨機生成初始值。
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