7-1
明显地，埃尔法和K成正比
7-2
7-3
7-4(我透)
7-5（我透）
7-6
7-7[我不李姐]
从再参数化的角度来分析批量归一化中缩放和平移的意义
7-8
批归一化可以应用于RNN的堆栈之间，其中归一化是“垂直”应用（即每个RNN的输出），
但是它不能“水平”应用（即在时间步之间），因为重复的rescaling会导致梯度爆炸。
主要是因为RNN梯度随时间反向计算，梯度有一个累积的过程。
7-9
证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和l2正则化的效果相同。
分析这一结论在动量法和Adam算法中是否成立？
L2正则化梯度更新的方向取决于最近一段时间内梯度的加权平均值。
当与自适应梯度相结合时（动量法和Adam算法），
L2正则化导致导致具有较大历史参数 (和/或) 梯度振幅的权重被正则化的程度小于使用权值衰减时的情况。
7-10
当在循环神经网络上应用丢弃法，不能直接对每个时刻的隐状态进行随机丢弃，这样会损坏循环网络在时间维度上记忆能力。
（有点类似于7-8题，因为循环神经网络梯度计算是累加进行计算的，丢弃其中的某部分，会使得梯度计算不准确，即丢失记忆能力）