Tensorflow: "Deep MNIST for Experts" muito complexo para o segundo tutorial.

O final do primeiro tutorial, "MNIST para iniciantes em ML", contém este parágrafo:

O que importa é que aprendemos com esse modelo. Ainda assim, se você estiver se sentindo um pouco desanimado com esses resultados, confira o próximo tutorial, onde nos saímos muito melhor, e aprenda como construir modelos mais sofisticados usando o TensorFlow!

Mas o próximo tutorial é "Deep MNIST for Experts" e não explica as coisas tão bem quanto o primeiro tutorial. Por exemplo, o segundo tutorial começa diferindo na seção Build a Multilayer Convolutional Network , mas o primeiro parágrafo em Weight Initialization não explica os conceitos que está usando:

Para criar este modelo, vamos precisar criar muitos pesos e vieses. Geralmente, deve-se inicializar os pesos com uma pequena quantidade de ruído para quebra de simetria e para evitar 0 gradientes. Como estamos usando neurônios ReLU, também é uma boa prática inicializá-los com um viés inicial ligeiramente positivo para evitar "neurônios mortos". Em vez de fazer isso repetidamente enquanto construímos o modelo, vamos criar duas funções úteis para fazer isso por nós.

O que são "neurônios ReLU"? Por que os estamos usando? O que _é_ uma rede convolucional mesmo?

Eu diria também

1. Este tutorial deve ser expandido para esclarecer / explicar as coisas melhor para iniciantes, ou
2. Este tutorial deve ser movido para mais tarde na lista de tutoriais, e
3. O primeiro tutorial, "MNIST para iniciantes", não deve dizer the next tutorial mas sim a later tutorial on MNIST for Experts .

Obrigado!