吴恩达深度学习——个人笔记总结（第二课第一周）

本文是记录在学习吴恩达老师深度学习的课程中，自己对其中一些知识的理解和相关推导，如有错误希望各位前辈指教。

1.9 Normalizing training sets

在视频中出现了归一化的方法：（注意：该归一化方法是将原始数据转化为均值为0，方差为1的分布）

第一步：零均值化 （中间坐标显示）

第二部：单位方差 （最右坐标显示）

对于其中为什么  极其疑惑，搜索了很多网站，发现公式应为。

为什么能够将方差变为1？

1.11 神经网络的权重初始化

这里提出的初始化方法叫做Xavier 初始化方法：为什么V=1/n[L-1]?

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27919794，图中的回答是链接中一部分。

而为什么

也是为了把W的方差变为1/n[L-1]。