Neural Networks and Deep Learning 整理（三）
公式太麻煩，沒寫公式。
交叉熵函式作為代價函式
用求導推理說明了這樣比二次代價函式（方差的形式）要更好一些，即導數和（y-a）成正比。
一開始期望值和輸出的差別越大，下降的速度越快。
交叉熵來自於資訊理論。
柔性最大值函式(softmax) 柔性最大值層的輸出可以被看做是一個概率分佈。
對數似然代價函式
train-data validation-data test-data 過擬合問題
規範化：
權重衰減
Dropout
更好的演算法和更好的資料集
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