cs231n的第二次作业(1)

一些小细节

计算前向传播scores时，X转化为（样本数，像素展开数），W转化为（像素展开数， 输出类别数量）

反向传播时，最开始的dscores是由softmax损失计算出来的（所以最后一层是softmax分类？），还要注意将导数保存下来，传播回去的时候要用到。

关于ReLU的这个小技巧不错， out = x * (x >= 0)。

每次前向传播时，都是 前向传播->激活层->前向传播->激活层->前向传播->softmax层，是不是激活层可以看做一层网络。。算了，这只是强行加深网络层数。

W和b的初始化要考虑，梯度更新方法有许多，最后更新还要加正则，激活层有许多方式，数据X需要预处理（处理方法还有相当多的讲究），防过拟合还需要随机失活，数值法解析法需要验证是否一致，合理性检查调bug，臣妾表示这一节信息量好大，不能熟练使用啊，得多实践，又是个无底洞。

还有就是，ipython咋看哪些语句运行时间最长么，训练过程好慢，不知如何优化。