这个问题听起来有点复杂，但别担心，我会尽力帮你理解的。总方差解释初始特征值太低，可能意味着你的模型在解释数据变异时的效果并不理想。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
首先，你可以考虑增加模型的复杂度，比如添加更多的特征或者增加模型的层数，这有助于模型更好地捕捉数据的细节和变异。
其次，你可以尝试对数据进行预处理，比如标准化或者归一化，以消除不同特征之间的量纲差异，让模型更容易学习到数据的本质特征。
另外，你还可以考虑使用不同的模型或者算法，有些模型在解释数据变异时可能更加有效。
最后，你还可以对模型进行调优，比如调整模型的参数或者学习率等，以找到最适合当前数据的模型配置。
希望这些建议能帮到你！如果你还有其他问题或者需要更具体的建议，欢迎随时告诉我。
