Question1:
LeNet-5中卷积核通常用5x5，如果改成3x3或是7x7会怎么样呢？实验实现
CNN网络LENET-5的简单实现
CNN LeNet-5详解
Question2：神经网络的初始化参数能不能全部为0？
神经网络中被容易忽略的基础知识
在有隐层存在的情况下，会导致各连接的权值相同以至于达不到神经网络应有的效果。但是在没有隐层的逻辑回归等算法可以初始化参数为0。
Question3：max函数的导数
反向传播一些求导介绍
其中，这里说了一点关于max函数的导数的理解。对于max(x,y),那么对于x和y大的那个数来说，导数始终是1，对于其中小的那个数来说导数是零。这里的导数应该理解为偏导。
这里引入一个次梯度的概念：wiki：次导数
这在求解不可微函数起很大的作用。
Question4: 求解神经网络除了BP还有什么方法？
粒子群、模拟退火等等
神经网络训练方法
Question5:VGG16 & VGG19 的差别
