bug fixed in all algorithm
	for(int i=0;i<20;++i)
        {
            w1[i] -=  s*(w1_g1[i] - 0.01*w1_g2[i]/sum_p);
            w2[i] -=  s*(w2_g1[i] - 0.01*w2_g2[i]/sum_p);
            b[i]  -=  s*(b_g1[i]  - 0.01*b_g2[i]/sum_p);
        }
        b2 -= (b2_g1 - 0.01*b2_g2/sum_p);
这里可以看做概率1 的把样本正例的梯度进行negative update，使之loss最小。
同时概率0.01把全样本（主要是负例的梯度进行positive update,使之loss最大（负loss最小）。

/bin/bash: indent: command not found