cs231n_assignment1_two_layer_net

作业内容：实现一个两层的神经网络，包括FP和BP，在CIFAR-10上测试

计算score，score function用的是ReLU:max(0，W*X):

计算loss，用的是softmax+L2正则化：

用BP计算梯度：

利用SGD训练模型：

先是挑选mini batch:

更新：

最后精度达到29%。

很低，所以模型需要debug ,可以画出plot the loss function and the accuracies on the training and validation sets during optimization；visualize the weights that were learned in the first layer of the network。

有几点可以考虑：

1.hidden layer size, 

2.learning rate,

3. numer of training epochs, 

4.regularization strength.