在深度学习中，随机权重初始化是非常重要的步骤，因为不同的随机权重初始化可能导致不同的性能结果。为了解决这个问题，可以采用以下几种方法。

1. 设置随机种子（Random Seed）：在代码中设置随机种子，可以确保每次运行代码时使用相同的随机初始化权重。这样可以保证结果的可重复性，方便调试和比较不同模型的性能。

import numpy as np
import random

# 设置随机种子
seed = 42
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)

2. 使用预训练的权重：如果你的模型是基于预训练的模型进行fine-tuning，可以使用预训练模型的权重作为初始化权重。这样可以利用预训练模型的知识，加速模型的训练和提高性能。

from keras.applications import VGG16

# 加载预训练的VGG16模型
pretrained_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 使用预训练模型的权重作为初始化
model = Sequential()
model.add(pretrained_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

3. 使用其他初始化方法：除了随机初始化权重，还可以尝试其他的权重初始化方法，例如Xavier初始化、He初始化等。这些方法可以根据不同的网络结构和激活函数选择合适的初始化方法，有助于提高模型的性能。

from keras import initializers

# 使用Xavier初始化
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializers.glorot_normal(seed=seed)))

# 使用He初始化
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializers.he_normal(seed=seed)))

通过以上方法，可以解决不同的随机权重初始化导致不同性能的问题，并提高模型的稳定性和性能。