吴恩达Deeplearning.ai 知识点梳理（course 2，week 3）

这周主要讲的是超参数的调试、Batch Norm以及多分类。

Hyperparameter Tuning

Tuning Process

  一般来说，最重要的就是那个Learning_rate，也就是α$\alpha$ 。第二重要的一般是动量参数β$\beta$ 以及Hidden Units的数量，还有mini-batch的大小。第三是层数以及learning_rate decay，最后是adam的参数，但是一般都是默认值0.9，0.999以及10e-8。

  第二是调参时尽量不要用正交的Grid的方式进行参数搜索，因为一开始其实并不知道那个参数比较重要，所以尽可能的随机采集。多一些数据，了解一下每个参数在分布在哪儿对模型比较优。

  第三是先粗调再精调。可能随机搜索出来的几个比较好，那就在这个范围找。

Parameter scale

scale 有几种：

1. 层数（2~4），单元个数（50~100），均匀采样
2. α$\alpha$ ，0.0001~1，对数采样
3. β$\beta$ ，0.9~0.999，可以用1−β$1-\beta$ ，然后对数采样。

  另外要注意的是，以β$\beta$ 举例，0.9000和0.9005可能差别不大，但是对于0.999和0.9995差别就很大了，因为第一个是1−11000$1-\frac{1}{1000}$ ，第二个是1−12000$1-\frac{1}{2000}$ ，所以相对变化很重要。

调参模式：熊猫和鱼子酱

1. 数据是会时不时发生变化的，随着数据的变化，模型参数应该与时俱进，时不时重新更新一下数据。
2. 调参模式，如果硬件条件有限，可以拿一个模型精细的慢慢调，这个就类似于熊猫每次只生1、2个孩子，然后仔细照看；还有一种是鱼子模式，鱼每次生上亿个卵，看哪个能成。这两种模式可以根据环境条件具体情况具体来做。

Batch Normalization

什么是Batch Norm？

  Batch Norm是给每一层都加上输入归一化，如下图所示：

首先对输入计算均值和方差，然后做归一化，然后给分配上一个缩放和偏移，这个缩放和偏移是“学习”得来的。

Batch Norm的位置在上图所示的位置，也就是Z和A之间。

Mini-Batch的Batch Norm以及test time的处理

当使用Mini-Batch的时候，使用指数衰减平均对当前的Mini-Batch的均值和方差。然后最后test的时候，就用最后一个均值和方差就行了。

为什么Batch Norm好用？

1. Batch Norm最大的作用是降低Covariate Shift的影响。简要的说就是输入特征发生变化了:对每一层来说，在学习过程中，由于前一层的参数总是发生变化，那么对于后一层，Feature Vector总是发生变化，那么学习起来就会更困难。如果我们对每一层做一个均值方差归一化，那么至少每一层的Feature Vector的均值和方差是比较稳定的，这样就减小了Covariate Shift的影响。
2. Regularization的作用。Batch Norm还有一些轻微的正则化的作用。这是由于加上了缩放和偏移，导致给Z加上了一些噪声，类似于drop out，所以有轻微的正则化作用。

多分类

SoftMax Activation Function

SoftMax就是对输出的Z中每一个元素做exp()，然后计算exp()后的每一个元素的权重。

Loss Function

如下图所示：