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刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化，
可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan，输出的结果也就直接不预测，比如
训练二分类器，直接判断固定为某一类别（比如固定输出为正类），这就使得准确率为0.5，阿呀呀，怎么办，不工作哦？？？？
后面想，训练崩了会不会是learning_rate太大了，这时候我就改小learning_rate,同样的事情继续发生，只不过能维持迭代次数变多了。。
但是，对于“accuracy不上升，loss不下降”现象依旧是存在。这时候我就想呀，要想accuracy,loss变化（哪怕是变坏也好呀，总比基本不变强）
那weight 肯定变化呀，我就把regularization_loss给打印出来，发现regularization_loss，也不变化，这样说明我的算法存粹是在局部极小值那边
转悠，还亏我傻呆呆地看accuracy，loss log，还傻逼地调小learning_rate（regularization_loss变化都很小，说明learning_rat太小啦），
然后，毅然决然的添加了loss_total = classification_loss + regularization_loss,当是参数是这样的
learning_rate = 0.0000001
weight_decay = 0.0001
classification_loss = 60-70
regularization_loss = 5,
我适当增加了比例，weight_decay = 0.0003，增大了learning_rate=0.0001（大胆把，目的是要让权值动起来，太小几乎不动了）
classification_loss = 60-70
regularization_loss = old_regularization_loss *3 =15
good！！！
accuracy上升，loss开始下降（当然这时候的loss当然和之前的不一样，加了egularization_loss，但是下降趋势又回来了）
当然，后面accuracy上升到90%，又出现loss=nan，这时候
增加weight_decay = 0.0003，减小learning_rate=0.00002
哇塞，accuracy又开始上升啦。
总结，其实，当没有使用regularization，的时候，网络训练只是通过classification_loss，改变权值，这是后梯度下降的通道
只有一个，当到达一定效果时，就jj了，不能用了。增加regularization，使得改变了整个模型的梯度，跳出了局部极值的怪圈，
使得整个函数目标函数分布改变了。赞赞赞！！！从这个经验来说真好用。
不过，也不是随便用，要看classification_loss 多少？ regularization_loss？，连个量的比值多少，这里我发现比值在
3:1，到5:1左右效果不错，比如
weight_decay = 0.0001
classification_loss = 60-70
regularization_loss = 5,
取3:1，那regularization_loss 要等于60/3=20，则和以前的相比要增大20/5=4倍，所以，参数改为
weight_decay = 0.0004
classification_loss = 60-70
regularization_loss = 5*4=20，这时候
accuracy上升了吧，loss开始下降了吧。
当然事不绝对！！！
附：
regularization_loss 的作用是不让某一权很大，并调节其他权值，使得所有权值都相差在一定范围，使得各个神经元都能充分使用（个人观点）。
有时需要交叉训练，比如一会儿让classification_loss做主导（learning_rate大，weight_decay小），有时则反过来，有时都小。