《深度学习：基于python理论与实现》读后笔记整理

实现方法和步骤：
该方法称为随机梯度下降法（stochastic gradient descent），由于

1. 取样，利用mini-batch，在训练数据中取样，数量过多，可以采用批量化随机抽取，其中以下使用的方法有平均化（正规化） 目标是减少损失函数的数值
2. 计算梯度→表示损失函数的值减少最多的方向
3. 更新参数：将权重参数沿梯度方向进行微小的更新
4. 重复上述1、2、3步，之后得到在一定范围内损失函数最小的理论真值，从而获得相对准确的权重W和偏置b，特别提醒：权重和偏置往往不是一个数，而是一个数组形式表示的数据集合。
   目标：求出最优解

 self.W = np.random.randn(2,3)#表示用高斯分布进行初始化取值，取值范围在2~3之间

超参数：指的是学习率取<1的随机数

过拟合是指，虽然训练数据中的数字图像能被正确辨别，但是不在训练数据中的数字图像却无法被识别的现象。

epoch是一个单位。一个 epoch表示学习中所有训练数据均被使用过一次时的更新次数。

计算图的优点是，可以通过正向传播和反向传播高效地计算各个变量的导数值。计算图通过未知的结果推到相关的瞬间变化量。

1、　ReLU层

2.Sigmoid层

3、Affine层：神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用了矩阵的乘积运算
Y=X ·W+B

np.sum()对第0轴（以数据为单位的轴，axis=0）方向上的元素进行求和

4、Softmax-with-Loss 层
　考虑到这里也包含作为损失函数的交叉熵误差（cross entropy error），所以称为“Softmax-with-Loss层”。

神经网络中进行的处理有推理（inference）和学习两个阶段。神经网络的推理通常不使用 Softmax层。比如，用图 5-28的网络进行推理时，会将最后一个 Affine层的输出作为识别结果。神经网络中未被正规
化的输出结果（图 5-28中 Softmax层前面的 Affine层的输出）有时被称为“得分”。也就是说，当神经网络的推理只需要给出一个答案的情况下，因为此时只对得分最大值感兴趣，所以不需要 Softmax层。
不过，神经网络的学习阶段则需要 Softmax层。

经常会比较数值微分的结果和误差反向传播法的结果，以确认误差反向传播法的实现是否正确。确认数值
微分求出的梯度结果和误差反向传播法求出的结果是否一致（严格地讲，是非常相近）的操作称为梯度确认（gradient check）。

1.Momentum

class Momentum:
 def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9):
 self.lr = lr
 self.momentum = momentum
 self.v = None
 def update(self, params, grads):
 if self.v is None:
 self.v = {
     }
 for key, val in params.items():
 self.v[key] = np.zeros_like(val)
 for key in params.keys():
 self.v[key] = self.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key]
 params[key] += self.v[key]

实例变量v会保存物体的速度。初始化时，v中什么都不保存，但当第一次调用update()时，v会以字典型变量的形式保存与参数结构相同的数据。

2.AdaGrad

class AdaGrad:
 def __init__(self, lr=0.01):
 self.lr = lr
 self.h = None
 def update(self, params, grads):
 if self.h is None:
 self.h = {
     }
 for key, val in params.items():
 self.h[key] = np.zeros_like(val)
 for key in params.keys():
 self.h[key] += grads[key] * grads[key]
 params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)

3.Adam

集成学习、学习率衰减、Data Augmentation（数据扩充）等都有助于提高识别精度。

偏向0和1的数据分布会造成反向传播中梯度的值不断变小，最后消失。这个问题称为梯度消失
资料：
　1.Batch Normalization 的算法
　2.VGG是由卷积层和池化层构成的基础的CNN：VGG中需要注意的地方是，基于3×3的小型滤波器的卷积层的运算是连续进行的。重复进行“卷积层重叠2次到4次，再通过池化层将大小减半”的处理，最后经由全连接层输出结果
　3.物体检测、物体识别、　图像分割
　4.一个基于深度学习生成图像标题的代表性方法是被称为NIC（Neural Image Caption）的模型：NIC由深层的CNN和处理自然语言的RNN（Recurrent Neural Network）构成。RNN是具有循环连接的网络，
经常被用于自然语言、时间序列数据等连续性的数据上
5.A Neural Algorithm of Artistic Style
6. DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）
7. 自动驾驶
8. 　Deep Q-Network（强化学习）