深度学习：hinton bp算法，李飞飞，吴恩达，黄广斌，路奇
深度学习优化的超参数：1）学习率
学习率（learning rate或作lr）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是自适应的。不同的优化算法决定不同的学习率。当学习率过大则可能导致模型不收敛，损失loss不断上下震荡；学习率过小则导致模型收敛速度偏慢，需要更长的时间训练。通常lr取值为[0.01,0.001,0.0001]
（2）批次大小batch_size
批次大小是每一次训练神经网络送入模型的样本数，在卷积神经网络中，大批次通常可使网络更快收敛，但由于内存资源的限制，批次过大可能会导致内存不够用或程序内核崩溃。bath_size通常取值为[16,32,64,128]
（3）优化器optimizer
目前Adam是快速收敛且常被使用的优化器。随机梯度下降(SGD)虽然收敛偏慢，但是加入动量Momentum可加快收敛，同时带动量的随机梯度下降算法有更好的最优解，即模型收敛后会有更高的准确性。通常若追求速度则用Adam更多。
（4）迭代次数
迭代次数是指整个训练集输入到神经网络进行训练的次数，当测试错误率和训练错误率相差较小时，可认为当前迭代次数合适；当测试错误率先变小后变大时则说明迭代次数过大了，需要减小迭代次数，否则容易出现过拟合。
（5）激活函数
在神经网络中，激活函数不是真的去激活什么，而是用激活函数给神经网络加入一些非线性因素，使得网络可以更好地解决较为复杂的问题。比如有些问题是线性可分的，而现实场景中更多问题不是线性可分的，若不使用激活函数则难以拟合非线性问题，测试时会有低准确率。所以激活函数主要是非线性的，如sigmoid、tanh、relu。sigmoid函数通常用于二分类，但要防止梯度消失，故适合浅层神经网络且需要配备较小的初始化权重，tanh函数具有中心对称性，适合于有对称性的二分类。在深度学习中，relu是使用最多的激活函数，简单又避免了梯度消失。
分布特点
泊松分布的概率函数为：
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
泊松分布的期望和方差均为
特征函数为
什么是指数分布
指数分布是连续型随机变量的连续型概率分布的一种，它主要应用在随机事件之间发生的时间间隔的概率问题。前面讲述的泊松分布是描述某一区间内发生随机事件次数的概率分布，而指数分布是描述两次随机事件发生时间间隔的概率分布。
指数分布的概率密度函数如下：
