摘要：
1.损失函数 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归和分类是监督学习中的两个大类。 （1）均方误差 例子： 预测酸奶日销量y，x1、x2是影响日销量的因素。建模前，应预先采集的数据有：每日x1、x2和销量y_（即已知答案，最佳情况：产量=销量） 拟造数据集X,Y_： y_ = x 阅读全文
摘要：
1.神经网络复杂度（空间复杂度+时间复杂度） 空间复杂度 空间复杂度用神经网络层数和神经网络中待优化参数的个数表示 我们计算神经网络层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，所以在统计神经网络层数时，不把输入层算进来 输入层和输出层之间都是隐藏层 时间复杂度 时间复杂度可以用 阅读全文