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深度学习BatchNorm层，全连接层，Dropout层，损失层

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先均值方差，然后规范化，计算尺度偏移量
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全连接层
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将数据转换为向量，然后进行分类操作
如下图所示，相当于就是把数据通过线性变化转化为向量，其过程和卷积相似，因此卷积也可以代替Fc全连接层
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Dropout
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其中公式第一部分为经验风险，也就是传统梯度下降达到最小，其中f（）为模型，yi为名称（其实就是逻辑回归中损失函数的表达式）
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第二部分是结构风险，也就是正则化，郎门达为惩罚项系数（正则化系数），为了防止过拟合

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即在二分类中若y=0，则a需要输出为0（这样损失才最小），此时公式来看代价就为零
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labels上第一个需要one-hot编码，第二个并不须要
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L1开始loss比较快但是在接近0时容易跳过最优解
L2开始比较慢。最后比较平滑
smooth结合了俩

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