dense layer：mnist识别中，需要十组dense权重矩阵来计算这十个输出内容，conv矩阵每一个元素乘以另一个矩阵的元素并相加，得到一个值，最后加上sigmoid（softmax在二元情况下就是sihgmoid）得到一个值。
什么时候需要在conv后加max pooling--未知
why需要max pooling？（1）max。。具有平移不变性（2)max..后，意味着3*3卷积有效覆盖了更大部分的原始图像，也就意味着我们的卷积能够找到更多、更复杂的特征
capsule胶囊的结构
SGD：根据每个变量的权重对loss函数的影响，来更改变量值
鞍点：在神经网络，在一个维度中呈平面形状的叫做鞍点--在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。
伪标签：test集合预测得到的label当作真正的label
---》自己搭的工具MixIterator，建立训练标签、验证集标签和测试集的伪标签的三个batches的组合
keras工具组中：有一个sampleweight（样本权重）的工具