随机初始化

note: rate 0.01 适合浅层NN

在训练NN求W,B 时候，往往要初始化W,B，但是不能置0，而是随机赋值。This is very important.

因为一旦权重为0，所有hidden layer 的计算将对称/相同的，这将毫无意义

W[1] = np.random.randn([2,2]) * 0.01

权重随机初始化时，* 0.01 ，而不是*100 ，这背后的原因associate with activate function, {Z[1]=W[1]*X + b[1] ;

a[1]= g[1](Z[1]) } ,根据Activate图形，如果是sigmod,tanh , Z很大，tanh/sigmod会落在一个平缓饱和区域， 梯度斜率非常小，导致梯度下降法很慢。

b[1]=np.zeros([2,1])

b is OK to set 0,