在實際應用中，選擇合適的激活函數和參數初始化策略對於提高LRNN-DG和LRNN-C1DG方法的性能至關重要：
激活函數的選擇：常見的激活函數包括Tanh和ReLU。Tanh函數在處理具有平滑性質的問題時表現良好，因為它的輸出範圍在-1到1之間，有助於減少梯度消失的問題。而ReLU函數則在處理稀疏性問題時更具優勢，因為它能夠有效地加速收斂速度。根據具體的問題特性，可以選擇合適的激活函數，甚至可以考慮使用混合激活函數來獲得更好的性能。
參數初始化策略：參數的初始化對於神經網絡的訓練過程有著重要影響。隨機初始化可以幫助避免局部最小值的問題。常用的初始化方法包括均勻分佈和高斯分佈。根據文獻，選擇合適的範圍（如U(-r, r)）可以顯著提高網絡的收斂速度和準確性。此外，使用預訓練的模型參數作為初始化也可以提高性能。
超參數調整：在實際應用中，進行超參數調整（如學習率、批量大小等）也是提高性能的關鍵。可以使用交叉驗證等方法來選擇最佳的超參數組合，以獲得最佳的訓練效果。