使用 numpy 从零搭建深度神经网络(DNN)

前言

使用框架搭建神经网络很简单，但是不用框架从头搭建一个神经网络更能加深理解。

本文使用 numpy 实现了一个四层的 DNN 来对图片进行二分类：来判断图片中是否有猫。

项目源自吴恩达老师在 Coursera 开设的深度学习课程的课后作业，代码和原课后作业不完全相同，所有关键的地方我都写了注释。建议先大体看一下都有哪些部分，然后从训练模型部分开始看起。我认为，代码写的时候要先写框架，再写具体函数实现，看代码当然也是同理。

构建神经网络的大体步骤

训练集测试集搞好，模型框架定好(几层网络，每层几个神经元)

初始化权重，定超参数

训练模型(重头戏)：