问：为什么要使用深度学习？
答：深度学习使用了多层神经网络，能够更深地挖掘训练集的特征，从而能够在测试集中有更高的识别率。在mnist实验中，如果只使用Softmax逻辑回归，那么最高只能达到93%的识别率。如果使用一个三层神经网络，就能够达到97%。
问：如何搭建一个神经网络？
答：对于一个总共L层的神经网络，一般来讲，第L层的激活函数使用Softmax进行分类，前面L-1层使用Relu或者tanh。
问：为什么隐藏层要使用Relu，不跟输出层一样使用Softmax？
答：Softmax是在分类时不得不使用的，它的学习速度很慢，因为只有原点附近的数据才能有效地进行梯度下降，当数据在两端时曲线过于平缓，很难对参数进行训练。RELU是全线性的，不存在这个问题，任何时候都可以快速学习。
问：简述一下神经网络一个epoch的训练过程。
答：首先每一层都要进行权重初始化，然后从输入层到输出层，进行一次正向传播。算出预测值后，再从输出层开始，根据基于成本函数的梯度下降法，进行反向传播。反向传播本质上是链式求导法则，可以得到每一个参数在下一个epoch之前要变化多少。
问：什么是梯度消失和梯度爆炸？
答：梯度消失从直观上来讲，是指第L层的输入数据几乎全部重叠在了一起，不可能画出一条曲线对不同的数据进行分类。用数学描述就是方差太低。如果每一层的权重的初始化因子太小，就会导致这个问题。梯度爆炸是指第L层的输入数据方差太大，而分类曲线在每一个epoch中只能移动一小格，可能要很多次学习之后才能够拟合训练集，是因为权重初始化的因子太大造成的。
问：如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？
答：进行合理的权重初始化，可以解决这个问题。例如对于我们最常用的RELU，可以使用tf.sqrt(2 / n[l-1])作为初始化因子，这样RELU层在输入01标准化的数据时，也会输出一组01标准化的数据。
问：为什么要进行Batch Norm?
答：BN可以让当前层的输入数据01标准化，这样成本函数的曲面就不会倾斜，从而在训练时成本函数更容易降到最低，换句话说可以适应更大的机器学习率，增加学习效率。另外，计算机更擅长计算较小的数值，所以也可以提高每一个epoch的速率。在进行训练时，第0层不可以有任何可学习参数，所以mu和sigma要同时运用于训练集和测试集。其于各层需要加入可学习参数gamma和beta。
问：为什么要进行mini-batch？
答：我们在单次训练时，不论是增大训练集，还是增加神经网络的复杂度，都会增大内存的占用量。当内存占用量大到一定程度时，必然会导致计算速度的变慢。为了解决这个问题，我们一次只训练一个批次，分多次完成一个epoch的训练。mini-batch不但能增加一个epoch的学习速率，还能减少epoch的总数。这是因为不同的批次之间可能存在相似性，这样相当于某些数据在一个epoch中训练了多次。
问：什么是bias-variance tradeoff，实现的方式有哪些？
答：我们在训练模型时很容易overfitting，在训练集中有很高的识别率，但测试集的识别率很低。这种情况属于低偏差，高方差。但是我们在降低方差的时候，很有可能提高方差，所以我们要bias-variance tradeoff，从而达到总体识别率的提升。实现方式一般有两种。1.dropout正则化，随机删除节点，减少模型对某个固定节点的依赖。这种方法一般在大型神经网络中才奏效，在小型网络中，降低方差的同时会大大增加偏差，无法做到tradeoff。2.通过数据处理，平移，旋转或者扭曲图像，增大训练集。这种方法有益无害，不会增大偏差。实际上，CNN能够提高识别率的原因，就在于能够识别平移不变性，与增大训练集的效果是一样的。
问：为什么要使用学习率衰减？
答：当成本函数接近最小值时，如果学习率过大，会跨过最小值，这样可能经过多次学习也达不到最小值。为了防止这种现象，可以在训练过程中使用学习率衰减，使得训练后期成本函数能够下降到更小的值。最常用的方法是指数衰减法。
问：如何建立一个卷积神经网络？
答：一个经典的CNN，由两个卷积层和一个全连接层组成。在单个卷积层中，先经过若干个过滤器，再进行最大池化。过滤器的作用是提取特征，最大池化的作用是增加平移不变性。经过两个卷积层后，将输出向量展开成一个全连接层，再经过Softmax进行分类。
问：CNN如何进行调参？
答：过滤器的大小可以是33也可以是55，对训练的影响不大，但是数量很重要，在一定程度内增加过滤器数量有助于提高识别率，经典的做法是第1层32个，第2层64个。也不能太多，因为会严重减慢训练速度。
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