deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week3 听课笔记

标签：tin   缺点   梯度下降   一个   导数   样本   efi   随机数   undefined   

1. 第i层网络 Z^[i] = W^[i]A^[i-1] + B^[i]，A^[i] = f(Z^[i])。

    其中， W^[i]形状是n^[i]*n^[i-1]，n^[i]是第i层神经元的数量；

                A^[i-1]是第i-1层的神经元，形状是n^[i-1]*p，p是样本数量；

                B^[i]形状是n^[i]*p，B^[i]的每一列都是一样的，所以其实有效的参数只是n^[i]个，python里直接用n^[i]*1的b^[i]然后boradcasting成n^[i]*p方便做加法。

                A^[0]对应输入层，n^[0]是单个输入样本的特征数量。f()是激活函数。

2. 永远不要用sigmoid函数， 唯一的例外是二元分类问题的输出层，因为这需要输出是0或1。

    tanh(z) = (e^z-e^(-z))/(e^z+e^(-z)) 作为激活函数几乎总比sigmoid函数效果好，直观地说是因为tanh的中心店是0而不像sigmoid是0.5，于是对于下一层有中心化数据的作用。

    tanh和sigmoid函数的共同缺点是当输入很大或者很小时，函数会饱和，梯度为0。

    ReLU是现在的默认选择，f(z) = max(0, z)。ReLU的收敛速度比tanh和sigmoid都要快得多。Leaky ReLU ( max(0.01z, z) )的表现更好一点，但是不明显，所以还是ReLU用的更多。

3. 为什么激活函数是必须的？如果没有激活函数，系统就成了只对输入做线性运算，内部的隐含层一点用也没有，网络层数再多也没用，因为线性函数的组合也是线性函数。

4. sigmoid σ(z) = 1/(1+e^(-z))，σ‘(z) = σ(z)(1-σ(z)).

    tanh g(z) = (e^z-e^(-z))/(e^z+e^(-z)) ，g‘(z) = 1-(g(z))^2.

    ReLU g(z) = max(0, z)，g‘(z) = {  0 ,   if z<0;

                                                      {  1,    if z>0;

                                                      { undefined, if z = 0.   实际使用中可以把这个点的导数设为0或者1，都无所谓。

5. 训练神经网络时，随机初始化权重W非常重要，全部设为0的话会使得梯度下降法无效，b可以初始化为0。

    w[i] = np.random.randn((n^[i]，n^[i-1]))*0.01.    乘以0.01是为了把它初始化成很小的随机数，因为对于tanh、sigmoid类似的函数，权重太大容易饱和。如果不用tanh、sigmoid，用ReLU，那么问题不大，但如果最终是个二分类问题，最后一个输出还是用了sigmoid，那么还会遇到这个问题。所以干脆全部初始化成很小的随机数吧。对于浅层神经网络，一般这种初始化方法就ok了。但对于很深的神经网络，有时候要挑选0.01以外的常数。

    b[i] = np.zero((n^[i], 1))。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/7722136.html