delete unused ShusenTang#40

docs/chapter04_DL_computation/4.2_parameters.md

@@ -123,8 +123,6 @@ for name, param in net.named_parameters():
 2.bias tensor([0.])
 ```
 
-如果只想对某个特定参数进行初始化，我们可以调用`Parameter`类的`initialize`函数，它与`Block`类提供的`initialize`函数的使用方法一致。下例中我们对隐藏层的权重使用Xavier随机初始化方法。
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 ## 4.2.3 自定义初始化方法
 
 有时候我们需要的初始化方法并没有在`init`模块中提供。这时，可以实现一个初始化方法，从而能够像使用其他初始化方法那样使用它。在这之前我们先来看看PyTorch是怎么实现这些初始化方法的，例如`torch.nn.init.normal_`：