初始化的目的就是，设置一个很接近0的的值，以方便参数update。 Gaussian 是最先想到的一种可以实现一个很接近0的方法，而且带有较强的随机性，但也具有中央分布的特性。 Xavier 可以认为是Gaussian的一种改进，动态版的Gaussian，Reasonable的初始化，线性激活下Mathematical derivation，但是ReLU下可能会break网络的nonlinearity。 so, 凯明的MSRA = Xavier/2，解决了这个问题。
