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神经网络超参数选择
深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量（mini-ba 2）如果使用 ReLU，那么一定要小心设置 learning rate，而且要注意不要让网络出现很多 “dead” 神经元，如果这个问题不好解决，那么可以试试 Leaky ReLU、PReLU 或者 Maxout. 3）最好不要用 sigmoid，你可以试试 tanh，不过可以预期它的效果会比不上 ReLU 和 Maxout.
公式： 优化器比较： https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628
二层神经网络准确率一直只有88%左右
最近在写两层神经网络识别手写数字问题时，一直调参发现准确率只有88%左右，但是别人的随便给几个参数都能达到95%，心态爆炸。我训练出来的神经网络都长这个样子。 这里只是输出了前面的一部分。看起来就一点不像能正确分类的样子（默默觉得88%已经是太好的结果了。。。） 后来对比cs231n的作业，发现自己的神经网络在进行learning_rate调整时，是每个iteration都进行调整了，而不是每个epoch，也就是说learning_rate到后面太小了，导致神经网络崩坏。于是我将learning_rate_decay从原来的0.95调整到0.99995后，发现训练结果好了很多，准确率直接达到了96%。当然啦，不需要调整learning_rate_decay,直接改为每个epoch调整就行了。 （至少长得不像上面那样一团噪音了。。。）
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