1. Compressing and regularizing deep neural networks
（1）权重值的大小反映了连接的重要性——删除不够重要的连接（called pruning）。
（2）权重值轻微的变动对模型的预测能力影响甚微——权重共享（值接近的权重共享同一个权重值，通过索引表查找）
——带来的好处是：减少过拟合，计算，存储，耗能。增加可解释性（私以为）。
（3）Dense-Sparse-Dense（DSD）：在高山参加短跑训练的运动员，回到平地跑的更快。同理，经过稀疏正则化训练的网络，重新进行稠密训练，准确率会更高。（重新稠密训练时，之前被删掉的连接权重被置为0）
参考文献：
（1）Compressing and regularizing deep neural networks
（3）DSD: DENSE-SPARSE-DENSE TRAINING FOR DEEP NEURAL NETWORKS
2.Filter/Kernel/Neuron in CNN：一个Filter其实应该被成为一个特殊的“feature detector”，因为其本身就代表了与某个感受野（receptive field）的匹配度。卷积的过程，实际上就是feature detector与receptive field匹配的过程，经过相应位置的相乘最后相加得到的值被输入**函数，得到的**值越大，则说明匹配度越高。
Filter/Neuron/Kernel/feature detector
靠谱的匹配得到更大的**值
不靠谱的匹配得到更小的**值
卷积结束，得到若干张特征图（一个Filter得到一张特征图，或者叫**图）。每张特征图的每一个特征值都是前面一层每一次卷积得到的**值。假设Filter都是5x5x1，那么第一层的Filter匹配原始图像25面积的区域特征，而当新的Filter对第一次卷积得到的特征图进行再次卷积操作时，就意味着对原始图像的25x25=625面积的区域特征进行匹配，而此时的Filter仍然是5x5x1！也就是说，此时的Filter是更抽象的“feature
detector”！如果说第一层的Filter提取的特征是线条，则第二层的Filter提取的特征就是形状！网络层次越深，提取的特征越抽象。
RGB图像的Filter
3. CNN的训练：forward pass，loss function，backward pass，upgrade weightsfor each iteration，each batch。forward pass 表示直观的学习；loss function 用于衡量学习效果；backw pass 把学习效果反馈回去，提醒下次学习注意；upgrade weights ，使用梯度下降法，找到最能改善loss function的weights，然后更新。
跟小孩子学习认人认物一样，大人在旁边教，这是爸爸，这是妈妈，这是哥哥，这是姐姐，。。。，哥哥老是认不对，于是重点练习。这样不断试错，直到学会为止。
参考文献：
（1）A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
（2）Visualizing and Understanding Convolutional Networks
————人的幸福感主要来自健康和谐的人际关系。如果你总是跟身边的人格格不入，原因之一可能是你太在意这些人本身（长相，性格，品行，等等），但事实是，交流才是最重要的。交流是人际关系的实质所在。