深度学习进阶

知道softmax回归的原理
应用softmax_cross_entropy_with_logits实现softamx以及交叉熵损失计算
应用matmul实现多隐层神经网络的计算
应用TensorFlow完成Mnist手写数字势识别

了解深度学习遇到的一些问题
知道批梯度下降与MiniBatch梯度下降的区别
知道指数加权平均的意义
知道动量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意义
知道学习率衰减方式
知道参数初始化策略的意义

了解偏差与方差的意义
知道L2正则化与L1正则化的数学意义
知道Droupout正则化的方法
了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式

知道常用的一些神经网络超参数
知道BN层的意义以及数学原理