Tensorflow: 두 번째 튜토리얼에서는 "Deep MNIST for Experts"가 너무 복잡합니다.

첫 번째 자습서의 끝 부분인 "ML 초보자를 위한 MNIST"에는 다음 단락이 있습니다.

중요한 것은 우리가 이 모델에서 배웠다는 것입니다. 그래도 이러한 결과에 대해 약간 실망하고 있다면 우리가 훨씬 더 잘하는 다음 튜토리얼을 확인하고 TensorFlow를 사용하여 더 정교한 모델을 빌드하는 방법을 배우십시오!

그러나 다음 튜토리얼은 "Deep MNIST for Experts"이며 첫 번째 튜토리얼만큼 설명을 거의 하지 않습니다. 예를 들어 두 번째 자습서는 Build a Multilayer Convolutional Network 섹션에서 다르게 시작하지만 Weight Initialization 아래의 첫 번째 단락에서는 사용 중인 개념을 설명하지 않습니다.

이 모델을 만들려면 많은 가중치와 편향을 만들어야 합니다. 일반적으로 대칭 깨짐과 0 그래디언트를 방지하기 위해 약간의 노이즈로 가중치를 초기화해야 합니다. ReLU 뉴런을 사용하기 때문에 "죽은 뉴런"을 피하기 위해 약간 양의 초기 바이어스로 초기화하는 것도 좋은 방법입니다. 모델을 빌드하는 동안 이 작업을 반복적으로 수행하는 대신 이를 수행할 수 있는 두 가지 편리한 함수를 만들어 보겠습니다.

"ReLU 뉴런"이란 무엇입니까? 왜 우리가 그것들을 사용하고 있습니까? 컨볼루션 네트워크는 _is_ 무엇입니까?

나는 말할 것이다,

1. 이 튜토리얼은 초보자를 위해 더 명확하게/설명하기 위해 확장되어야 합니다.
2. 이 자습서는 자습서 목록의 뒷부분으로 이동해야 하며,
3. 첫 번째 튜토리얼인 "초보자를 위한 MNIST"는 the next tutorial 아니라 a later tutorial on MNIST for Experts 합니다.

감사 해요!