上面两章已经建立了神经网络并使用tf对神经网络进行训练。那么今天来主要看看为什么要使用深度神经网络。
(一)深度学习
所谓深度学习，他的特性在于两点：多层与非线性。
（1）为什么要有非线性的特征呢？因为线性模型有局限性！
线性模型中，我们无论多少层线性的组合，最后推导出来仍然是线性的组合，也就是说，如果我们不添加非线性的激活函数，那么我们一万层网络和一层是没有区别的。
OK，那么问题来了，线性为什么不行！我们用tf的playground测试了一下，如果我们只使用线性的函数组合，那么只能在平面上搞出线性的组合，那么什么是线性的组合呢，比如说在一个二维平面内，我们的两个输入分别是x和y，输出用颜色表示，那么只能把平面通过一条直线分割开来；而宏观的来说，我们神经网络的目的是拟合成为任何函数，线性的组合只能组合成线性的函数，那么就是局限性了！没办法把平面的点很好的区分开，而加入了非线性的函数就可以了。
（2）为什么要有多层呢？
1.有很多特征没有办法通过人工的方法简单提取，所谓人工能提取到的特征都是简易特征，那么多层网络可以对低阶特征进行进一步的组合，组合成更为复杂的特征。
2.当然从整体上而言，由于我们表示出了更为复杂的函数，整体计算量是增加的，但是我们考虑的是相同量级下的计算。我们假设同样是12个神经元，也就是说我们用了12个函数进行组合，如果是单层，那么我们可以吧这12个函数每个给与一个权重，然后对这12个函数进行组合，共12个权重，而如果排列成3层，每层4个神经元，则一共有4*4*4=64个参数，64个参数的组合多于12个，所以可以组合出更复杂的函数。
3.比如异或操作，单层解决不了
（二）损失函数
分类问题：
交叉熵（cross entropy）--刻画了两个概率分布之间的距离
但是如何将我们的输出向量变成一个概率分布，就要使用softmax。softmax本身具有分类能力，但是tf中将softmax的参数去掉了，让他作为一个数据处理层。
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)
以上这行代码就已经良好的封装了神经网络的输出经过softmax回归后计算交叉熵。挺方便！
回归问题（对具体问题的预测）：
1.MSE(均方误差，mean squared error)
mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
（三）神经网络优化算法
反向传播算法：梯度下降（目前应用主要是随机梯度下降和梯度下降的综合运用，一次选取一个batch的数据计算损失函数，然后进行梯度下降的运算过程）
学习率（控制每次参数更新的幅度）：指数衰减法（先用较大的学习率得到较优解，然后运用较小的学习率）
过拟合问题：过度关注了训练数据的噪音而忽视了问题的整体规律--剪头发不认识了
正则化：在损失函数中增加了表示模型复杂程度的指标。（我认为这样在最小化损失函数的时候也同时降低了模型的复杂程度，不会让模型过度复杂）
模型的复杂程度一般用参数w表示（因为我理解中w相比b的数量，w的数量远远大于b，而且w是乘法性质，b是加法性质，所以w的影响更大），上图表示了衡量模型复杂程度的3个函数。其中第一个：可以吧更多的参数调整为0，降低了网络的稀疏程度；第二个：不会吧参数调整为0，因为0.01平方后已经很接近0了。此外，L1正则化不可导（因为绝对值的存在，出现了棱角，所以不可导）而L2可导。
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