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1，类比生物神经元

2，层次结构 输入层，隐藏层（1,2），输出层；线可以理解为权重参数w。在神经网络中需要指定w的大小（矩阵的大小）

神经网络的流程：输入数据；前向传播计算损失值；反向传播计算梯度；使用梯度更新参数

3，非线性结构（激活函数）

激活函数作用于前一层权重参数后： 4，激活函数

4.1 Sigmoid激活函数

反向传播中的求导操作：

当x的绝对值较大时，则导数接近为0，则在链式法则中易出现梯度消失，使得权重参数无法进一步更新，神经网络也无法收敛，因此后来的神经网络大多不采用此函数作为激活函数。

4.2 ReLU激活函数

ReLU激活函数一方面可以解决梯度消失的问题，另一方面求导方便，因此后来的神经网络中通常使用该函数作为激活函数。

5，正则化项在神经网络中的重要作用

由于一些异常点，神经网络较易出现过拟合现象，正则化惩罚项可以有效抑制过拟合现象，增强神经网络的泛化能力。

越多的神经元（相当于权重参数），就越能够表达能复杂的模型，但过拟合的风险越大

6，数据预处理

以0为中心化（都减去均值），然后归一化处理（除以标准差来消除x，y轴浮动不同）。

7，权重w和偏置项b的初始化

权重不能以相同值来初始化，否则反向传播后都是朝一个方向更新，相当于神经网络迭代太慢。通常采用高斯初始化或随机初始化

b可以用常值（0或1）来初始化。

8，Drop-out

全连接：对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。

全连接是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度会很慢，并且易出现过拟合的现象。

为了解决上述问题在每次训练时随机不考虑部分神经元（对一些权重参数不进行更新），即Drop-out操作如下图：

虽然参与训练的参数减少，但是我们可以加大迭代步数来弥补这一缺陷。

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