超參數，判別生成模型，Metrics，梯度消失，正則化，VGG優勢，dropout，GD和牛頓法，GD系列

1. 超參數和參數 參考這篇博客 參數是模型本身學習的部分，好比卷積核的weight以及bias 超參數是根據經驗設定使得模型具備好的效果的參數，CNN中常見的超參數有： 1卷積層層數 2全鏈接層層數 3 卷積核size 4卷積核數目 5 learning rate 6正則化參數 λ \lambda λ 7minibatch size 8loss function 9weight initiali

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