深度学习实践指南（四）—— 一个典型的深度学习的实践流程

我们以 Exercise:Sparse Autoencoder 的流程为例，加以阐述：

Step 1: Generate training set（生成训练集）

Step 2: Sparse autoencoder objective（待优化的目标函数的设计）

Step 3: Gradient checking（梯度校验）

Step 4: Train the sparse autoencoder（模型训练）

Step 5: Visualization and Analysis（可视化）

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