Udacity深度学习（google）笔记（2）——深度神经网络, tensorflow

• tensorflow的基本用法（不难，但是还是需要不时查阅文档，后续尝试下keras）
• 反向传播，常见的教材都有推导
• 任务2： 使用梯度下降和随机梯度下降训练一个全连接网络
• axis=0是对列的操作
• 看着下面的代码应该能想象出上次笔记中的那张xW+b的图（图形化的记忆和理解）：

•   # Variables.  weights = tf.Variable(    tf.truncated_normal([image_size * image_size, num_labels]))  biases = tf.Variable(tf.zeros([num_labels]))

  
  
  
• epoch：随机的batch全部过一遍，每过一个batch是一个iteration
• one epoch = numbers of iterations = N = 训练样本的数量/batch size  
• 下面这段代码，注意是怎么循环使用所有样本的，因为一个epoch下来offset不一定刚好将样本数目全用完了：

• num_steps = 3001for step in range(num_steps):    # Pick an offset within the training data, which has been randomized.    # Note: we could use better randomization across epochs.    offset = (step * batch_size) % (train_labels.shape[0] - batch_size)  #不见得刚好能“除尽”    # Generate a minibatch.    batch_data = train_dataset[offset:(offset + batch_size), :]    batch_labels = train_labels[offset:(offset + batch_size), :]

  
  
  
• Turn the logistic regression example with SGD into a 1-hidden layer neural network with rectified linear units nn.relu() and 1024 hidden nodes:
  
• 脑子里有图像很容易写出来，一个例子见http://blog.csdn.net/wds2006sdo/article/details/53786922

• 纵向扩展深度而不是横向扩展广度
• 我们使用很大（过大）的网络
• Early Termination
  
• 用正则化来对付过拟合: L2, Dropout （总结了多种正则化方法：http://blog.csdn.net/liujiandu101/article/details/55103831）
• 任务 3: 正则化: 使用正则化去优化深度学习模型
• http://www.hankcs.com/ml/task-3-regularization.html
  
• 各层的L2正则项最后一起加在loss上？（找个教材推导推导）
• 权值矩阵随机初始化的方差怎么确定，还有其他各种调参技术还需要练习和总结