以下全是本博主一派胡言，把深度学习看成是一种乐趣，而不是压力，在探索中，发现了很多乐趣：
一，现在通常用的激励函数，在input比较大的时候，不饱和，也就是分类效果好，而在input比较大的地方趋于饱和。w越小，就意味着input = wx+b比较小，也就是落在不饱和区的可能性更大，也就是更接近于线性。
二，黑色的直线显然比紫色的线泛华能力更好，黑色直线的w要小于紫色线的斜率。对于这种多分段的一个直观的激励函数就是maxout。这里其实也解释了为什么要w的平方，很明显有正有负吗。当然，用w的平方，使得导数里有w，也就是w越大，梯度越大，下降的越快。
可以联系SVM，SVM的目标函数就是w的L2 norm，约束条件反倒是y(wx+b)>=1，但是拉格朗日函数却是惊人的相似，只是目标函数变成了约束条件，约束条件变成了目标函数。 SVM就是要求||w||最小，其实也对应着一个对泛化能力的追求。而深度学习力的w的L2 norm越小，又可以类比于SVM的分类间隔最大。
