2、改善深層神經網路
偏差方差
解決過擬合的措施：
1、增加資料集
2、L2正則化
3、Dropout正則化
4、資料預處理方式增加資料集
5、早停機制
正則化輸入的重要性
梯度檢查
梯度檢查注意事項
mini-batch
一般取64-512
指數加權平均
指數加權平均的偏差修正
動量梯度下降
RMSprop
Adam：結合上面兩種優化演算法的優點
學習率衰減
Batch-norm批標準化：減少了該層與上一層的權重更新關係，
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第2次課改善深層神經網路：超引數優化、正則化以及優化
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