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支持日志
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不会回头：
过后，侄子的情绪稳定了，婆婆跟我说，“孩子还小，什么都不懂，几个碗碟也不值几个钱，就算再值钱，也不比孩子，别吓着孩子了
文雯玟：
在进行反向传播的时候，σ�′会和梯度相乘，前面层的梯度值等于后面层的乘积项，那么越往前梯度值越小，慢慢趋近于0，这就是梯度消失问题（vanishinggradientproblem）
学校印象：
索阳和宁五原在小酒馆见面，索阳已经查出了宁五原的身世
印记ㄟ：
但是收敛快也使得ReLU比较脆弱，如果梯度的更新太快，还没有找到最佳值，就进入小于0的函数段，这会使得梯度变为0，无法更新梯度直接挂机了
思绪飞扬：
所以，对于ReLU神经元，控制学习率（learningrate）十分重要
黄雄雄：
（ps:神经网络的输出层神经元不含激活函数f）神经网络的多层结构给它带来了非常强大的表达能力（层越深，神经元数量越多，表达能力越强），换句话说，神经网络可以拟合任意函数