Tips for training DNN
1. 选择合适的损失函数 choose proper loss
当选择softmax作为输出层时，选择交叉熵为损失函数。从文中给出的图来看，在空间中，不管以谁为损失函数，其全局最小值肯定是相同的。但是在以交叉熵为损失函数时，坡度更抖，能更快的逼近最小值。而以MSE为损失函数时，函数非常平缓。（不知道咋形容）
2. mini-batch 不去寻求所有样本的loss最小值。
将整个样本集作为整体，切分为n份。在每次迭代过程中，只计算这个batch的样本的损失函数。这样使得计算速度更快，且效果更优。
3. 新的激励函数
深层的神经网络，在进行参数迭代时，靠近输入层的参数，会出现梯度扩散问题，这些参数的学习速度会很慢。
ReLU优点
4. 自适应学习率
学习率太大，在更新后，损失函数可能并不会变小，导致无法逼近最小值。
学习率太小的话，模型训练需要很长的时间。
因此，在训练的初始阶段，学习率可以比较大。在几次迭代后，可以降低学习率（根据某个值进行计算 如
5.对是否达到全局最优保持怀疑，避免陷入局部最优。momentum不知道咋翻译呢。
在进行梯度下降时，在负梯度的方向，加上一点前进的动力。呵呵呵
6. 为什么会过拟合
训练数据和测试数据不一样，以训练数据最优得到的模型，在测试数据上的表现不一定最优。呵呵呵呵，咋解决，肯定是想着要更多更全的训练数据，让模型见识更多。ppt上的灵丹妙药，就是造数据。
7. early stoping
选择在测试集上表现最优的点stop
8. 权值衰减 weight decay 可使得网络结构更简洁，通过将权值逐渐变小达到目的
9. dropout is kind of ensemble
在每次更新参数前，每个神经元都有一定的概率 dropout ，也会使得网络更简洁。如果是mini-batch 的话，会对已经dropout的神经元进行重采样。
在测试时，no dropout。假设 dropout 概率是40%，在训练时 权值 w=1，那么在测试时 𝑤=0.6。
10 网络结构
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