He初始化是何凯明等提出的一种鲁棒的神经网络参数初始化方法，动机同Xaviar初始化基本一致，都是为了保证信息在前向传播和反向传播过程中能够有效流动，使不同层的输入信号的方差大致相等。
关于参数的大部分假设同Xaviar初始化一致，但是，He初始化对应的是非线性激活函数（Relu 和 Prelu），而Xaviar初始化对应的是线性激活函数。
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