摘要：
训练神经网络模型时通常要设置学习率learning_rate，可以直接将其设置为一个常数（通常设置0.01左右），但是用产生过户学习率会使参数的更新过程显得很僵硬，不能很好的符合训练的需要（到后期参数仅需要很小变化时，学习率的值还是原来的值，会造成无法收敛，甚至越来越差的情况），过大无法收敛，过小训 阅读全文
摘要：
在分类问题中，交叉熵是经常选用的损失函数（loss） 关于交叉熵的详细解释请看这篇博客：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 在单分类问题中（即one-hot问题），通常使用tf.nn.softmax_cross_entropy 阅读全文