深度学习模型的训练和优化及tensorflow基础（下）_深度学习加一层隐含层精度会不会提高

深度学习模型的训练和优化及tensorflow基础（下）进阶作业

1.修改隐层数量，修改后会起到什么样的效果

设置隐藏层数量：修改隐层数量，就是增加神经网络的深度，根据前面神经元的个数以及本层设计的神经元个数确定w的shape，b的shape。

修改隐层数量也就是增加了神经网络的深度，达到的效果是使网络的抽象能力更强，学习到的特征更加复杂，结果的准确率越高。

一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。

2.如何修改神经元个数，起到了什么样的效果

修改神经元个数，可以通过对网络结构中的w的shape，b的shape进行修改。
修改神经元个数相当于增加了权重参数的个数，适当的增加神经元个数可以提高网络的准确率和精度，但是过多的神经元也是导致过拟合的“元凶”。

3.如何在模型中添加L1/L2正则化，正则化起什么作⽤

l2_loss = tf.add_n(
[
tf.nn.l2_loss(w)
for w in tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
]
)

然后将其乘以一个超参数再与交叉熵损失相加构成最终的损失函数
正则化的作用：防止神经网络过度学习数据而造成过拟合现象，可以限制权重w值的大小

4.使用不同的初始化方式对模型有什么影响

使用不同的初始化方式可以让训练之初的效果产生差异，比如让收敛速度更快。

特别的，对于含有局部极小值的情况，通过不同的初始化方式，有可能更加逼近最小值。