Tensorflow: 「DeepMNISTfor Experts」は、2番目のチュートリアルには複雑すぎます。

最初のチュートリアル「MNISTforML Beginners」の最後には、次の段落があります。

重要なのは、このモデルから学んだことです。 それでも、これらの結果について少し落ち込んでいる場合は、次のチュートリアルをチェックし

しかし、次のチュートリアルは「エキスパート向けのディープMNIST」であり、最初のチュートリアルほど説明がありません。 例えば、第二のチュートリアルはで異なる始まりBuild a Multilayer Convolutional Networkセクションが、下の非常に最初の段落Weight Initialization 、それが使用している概念を説明していません。

このモデルを作成するには、多くの重みとバイアスを作成する必要があります。 一般に、対称性の破れのために、また勾配が0になるのを防ぐために、少量のノイズで重みを初期化する必要があります。 ReLUニューロンを使用しているため、「死んだニューロン」を回避するために、わずかに正の初期バイアスで初期化することもお勧めします。 モデルの作成中にこれを繰り返し行う代わりに、2つの便利な関数を作成してください。

「ReLUニューロン」とは何ですか？ なぜそれらを使用しているのですか？ 畳み込みネットワークとは何ですか？

私はどちらかと言います

1. このチュートリアルは、初心者のために物事をより明確/説明するために拡張する必要があります。
2. このチュートリアルは、チュートリアルのリストの後半に移動する必要があります。
3. 最初のチュートリアル「MNISTforBeginners」では、 the next tutorialと言うのでa later tutorial on MNIST for Expertsなく、

ありがとう！