可解释性系列论文：Mathematics of Deep Learning
这篇论文就是关于深度中包含的数学。
作者认为主要有三个因素导致了深度学习的实验性的成功：
- note: 这三个因素背后就有数学背景，也就是说想要研究深度学习的可解释性，作者认为可以从三个角度来做。
- architecture
- regularization techniques
- optimization
1. architecture
2. regularization techniques
3. optimization properties
使用向后传播来训练一个神经网络，其中最经典就是梯度下降法（one of those optimizers）。然后作者就讲述来优化器的演化。GD —> SGD —> entropy-SGD
Paper outline
- Section II describes the input-output map of a deep network.
- Section III studies the problem of training deep networks and establishes conditions for global optimality.
- Se
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