本文是记录在学习吴恩达老师深度学习的课程中,自己对其中一些知识的理解和相关推导,如有错误希望各位前辈指教。

1.9 Normalizing training sets

在视频中出现了归一化的方法:(注意:该归一化方法是将原始数据转化为均值为0,方差为1的分布

第一步:零均值化 (中间坐标显示)

第二部:单位方差 (最右坐标显示)

吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周)

对于其中为什么 吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周) 极其疑惑,搜索了很多网站,发现公式应为吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周)

为什么能够将方差变为1?

吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周)

1.11 神经网络的权重初始化

这里提出的初始化方法叫做Xavier 初始化方法:为什么V=1/n[L-1]?

参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27919794,图中的回答是链接中一部分。

吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周)

而为什么

吴恩达深度学习——个人笔记总结(第二课第一周)

也是为了把W的方差变为1/n[L-1]。

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