目前看来，深度学习模型在智能方面取得的进展只是在时间和规模尺度上对某些人类基本能力的延伸。由于让渡了一部分对模型的控制权和解释性，在充分利用数据和算力的同时，深度学习面临着复现困难、不便推广等问题。

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本文记录我从事机器视觉工作积累下来的一点习惯和经验。

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权重衰减（weight dacay），即L^2范数惩罚，是最常见的正则化技术之一。本文将介绍它是如何起作用的。主要材料来自The Deep Learning Book。

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从经验中总结原则，用原则生成套路，正是我们自己处理和解决新问题的途径。通过解耦得到的信息来消除未知和不确定性，是我们智能的一部分。我们眼中的世界，只是适合我们的一种表示而已。也许，真正的人工智能到来那一刻，会是我们创造的机器“理解”了自己的表示系统之时——我们所关注的可解释性，也就无关紧要了。

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TensorFlow框架设计的白皮书，有关抽象概念设计和工程实现。

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