没有具体的建模数值，因为根据不同形态的建模，需要设置的数值都是不同的，最基础的是可选择的缩放参数。
例如：
w = torch.Tensor(3, 5)
nn.init.xavier_uniform(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
非线性回归的初始值设置方法：
1.查阅他人已有文献，采用其参数作为初始值；
2.将可线性化的方程进行变换（如对数变换），将其线性化后采用线性回归的计算参数，得到的参数进行相应的变换后代入原方程作为初始值；
3.更改算法，R语言可以尝试minpack包的nls.LM()函数，quantreg包的 dynrq()函数进行分位数回归
4.瞎蒙
中f指定所要求解方程的函数:interval是一个数值向量，指定要求解的根的区间范围:或者用lower和upper分别指定区间的两个端点tol表示所需的精度(收敛容忍度):maxiter为最人迭代次数。如果遇到多元方程的求解，就需要利用rootSolve包的函数multiroot()来解方程组。multiroot()用于对n个非线性方程求解n个根，其要求完整的雅可比矩阵，采用Newton-Raphson方法。其调用格式为:
multiroot(f, start, maxiter = 100,
rtol = 1e-6, atol = 1e-8, ctol = 1e-8,
useFortran = TRUE, positive = FALSE,
jacfunc = NULL, jactype = "fullint",
verbose = FALSE, bandup = 1, banddown = 1,
parms = NULL, ...)
f指定所要求解的函数由于使用的是牛顿迭代法，因而必须通过start给定根的初始值，其中的name属性还可以标记输出变量的名称maxiter是允许的最大迭代次数rtol和atol分别为相对误差和绝对误差，一般保持默认值即可ctol也是一个用于控制迭代次数的标量，如果两次迭代的最大变化值小于ctol,那么迭代停止，得到方程组的根。
例如，己知某种保险产品在一个保单年度内的损失情况如下所示，其中给出了不同损失次数下的保单数，我们对损失次数的分布进行估计。已知分布类型是泊松(Poisson ) ,其样本均值即为参数λ的矩估计。
真值是一个变量本身所具有的真实值，它是一个理想的概念，一般是无法得到的。所以在计算误差时，一般用约定真值或相对真值来代替。概述真值即真实值，在一定条件下，被测量客观存在的实际值。真值通常是一个未知量，一般说的真值是指理论真值、规定真值、相对真值。初值问题是指在因变量的某值给出适当个数的附加条件，用来确定微分方程的通解的这类问题。如果在因变量的某值给出适当个数的附加条件，用来确定微分方程的通解，则这类问题称为初值解。1、初值定理使用条件是要求连续函数f(t)不含冲击函数δ(t)及其各阶导数，或者象函数F(s)为真分数。当象函数为真分式时，根据初值定理可直接由象函数得出函数的初值。
2、若连续函数f(t)中含有冲击函数δ(t)及其各阶导数时，冲击函数项对f(t)的拉氏变换从左侧趋于0到右侧趋于0的变化时会造成影响。
3、利用换路后电路的s域模型和初值定理求初始值，事先不需要考虑电路的电感电流或电容电压是否发生突变，不管是一阶电路还是二阶以上的高阶电路。
