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Deep Learning的在线学习资料一直进展比较慢，开始的时候还可以，只有一层的训练，简单的BP算法求导然后使用L-gfbs就基本可以求出来解了。但是真正到了后面的深度网络的时候才算是真正的是Deep的Learning吧。

1：这节课是使用2层的sparse encoder然后给stacked起来，第二层的sparse encoder的输出直接带入到一个softmax层的输入，然后进行softmax的分类识别。单独的训练每一层的sparse encoder以及单独的softmax这些都是非常简单的，计算active层的值然后直接求partial derivative接着带入工具包直接迭代求解就是了。

2：这里要说的是每一层的weight都求出来了，如何统一进行fine tune(微调)。微调主要是撰写stackedAE的cost 以及求出来gradient，cost就不多说了指的是softmax层的cost。主要说下gradient。在本书中其实是不进行softmax层的weight的更新的，只需要更新其余两层的weight。对最有一层sparse encoder的权重的求偏导书上已经给出就是theta'(I-P)

theta就是softmax层的weight，I首先是一个向量，大小是label的数量，然后如果当前样本x属于第k个label那么I(label,1)=1， 其余都为0。P就是当前样本属于每个theta的概率。

然后倒数第二层的偏导就好求多了，直接根据课本上来就是了，具体的推导也很简单，推导最难的是对最后一层sparse encoder的求导。

3：总结下，主要是2个难点，第一个是cost指的是最后一层的cost，也就是softmax的cost；第二个是求偏导是直接从sparse encoder的最后一层开始，对于softmax的权重是不进行更新的。。

4：可以完全达到书本上的参考值，fine tune之前精度是87%点多，fine tune之后是97%点多

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