課上習題
【1】代價函數
【2】代價函數計算
【3】
【4】矩陣的向量化
【5】梯度校驗
Answer：(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001
【6】梯度校驗
Answer：學習的時候要去掉梯度校驗，不然會特別慢
【7】隨機初始化
Answer：對於神經網絡這種復雜模型來說，初始值都是同一個值 r，不然第二層會全都一樣。
【8】梯度下降
測驗
Answer: A
Answer：A
Answer：D
3*(1.01)4 - 3*(0.99)4 / 0.02
Answer：ACE
解析E：與邏輯回歸一樣，λ的較大值將懲罰大參數值，從而減少過度擬合訓練集的變化。
解析G: 一個特別大的 λ 可能是非常有害的。 如果將其設置得太大，那么網絡將不適合訓練數據，並且對訓練數據和新的測試數據的預測都很差。
Answer：ADG