深度學習學習記錄
1，大體流程：
（1）大家發現有可能深層次的網路更優，但是深層網路難以訓練，故無法實現
（2）有人提出提前用無監督學習方式預訓練，再用有監督訓練。如RGB、auto-encoder等實現並驗證此想法。
（3）le-net提出用relu做activation可以直接就訓練，不需要再預訓練，獲得成功
（4）google-net和VGG提出了le-net的擴充套件板，主要是進一步加深了網路的深度，獲得成功
（5）residual-net進一步用residual結構來構造神經網路，並且他發現之前的VGG或google-net這種plain-net層數再往上加反而沒有之前效果好，而這個效果不是與之前說的網路越深越好矛盾嗎？因此由於某種原因導致更深的網路不好，他用residual結構解決了此問題。
2，存在疑問
（1）為什麼除了relu以外用其他核來訓練網路無法得到目標網路？
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