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偏差和方差
唔，这部分在机器学习里讲的更好点
训练集误差大（欠拟合）—高偏差，验证集误差大—高方差（前提 ：训练集和验证集来自相同分布）
正则化
dropout随机失活，消除一些节点的影响，但为了不影响整体得 / keep-prob，补偿归零带来的损失，确保a3期望值不变
dropout仅在训练过程中进行
为了保证神经元输出激活值的期望值与不使用dropout时一致
我们结合概率论的知识来具体看一下：假设一个神经元的输出激活值为a，在不使用dropout的情况下，其输出期望值为a，如果使用了dropout，神经元就可能有保留和关闭两种状态，把它看作一个离散型随机变量，它就符合概率论中的0-1分布，其输出激活值的期望变为 p*a+(1-p)*0=pa，此时若要保持期望和不使用dropout时一致，就要除以 p
梯度消失\爆炸
权重初始化
导数计算
双边差分误差要小于单边
梯度检验
通过双边差分检验dθ是否准确
Optimization
Mini-Batch 梯度下降法
指数加权平均
偏差修正
可以在早期获得更好的估测
RMSprop
Adam
学习率衰减
局部最优问题
通常来说不会困在极差的局部最优中，当你训练较大的神经网络，存在大量参数。cost function J会被定义在较高的空间（容易出现鞍点，即右图中的saddle point）
调参
BN
BN不用加b（bias），因为归一化的过程中（均值）会将b给抵消
ex：x – μ —> (x+b) – (μ+b)
BN能起码保证均值为0方差为1，减弱了前层参数和后层参数作用之间的联系
可以避免前面层的参数变化导致激活函数变化过大，进而导致后面层不好学习的情况
BN一次只能处理一个mini-batch数据
BN还有轻微的正则化功能：正则化通过增加噪声防止过拟合，norm通过调整input的分布来降低训练集改变对后面层的影响，但会带来噪音，所以也有轻微正则化作用
softmax
首先用softmax将logits转换成一个概率分布，然后取概率值最大的作为样本的分类 。softmax的主要作用其实是在计算交叉熵上，将logits转换成一个概率分布后再来计算，然后取概率分布中最大的作为最终的分类结果，这就是将softmax激活函数应用于多分类中
一个输出结果（概率最大）
framework
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