就算你超参数不变，每次随机初始化，训练的结果都不一样。梯度下降法相当于下山，随机初始化权重相当于随机选择起点，不同的超参数是不同的下山方法，有的超参数能帮你快速到达山谷最低点，有的则很慢。调参就是找到最快到达最低点的参数。随机初始化权重就是随机选择起点，尝试不同的路径去试探。所以我觉得不用固定初始化权重。