4.TensorFlow代價函式
一、二次代價函式、交叉熵代價函式、對數似然代價函式
（一）二次代價函式
相當於把誤差求平方累加再除以樣本總數，求平均
（二）交叉熵代價函式
（三）對數似然代價函式
啟用函式：見博文
早期研究神經網路主要採用sigmoid函式或者tanh函式，輸出有界，很容易充當下一層的輸入。 近些年Relu函式及其改進型（如Leaky-ReLU、P-ReLU、R-ReLU等）在多層神經網路中應用比較
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二、擬合 欠擬合、正擬合、過擬合
解決過擬合的方法 ①增加資料集
②正則化方法
③Dropout
訓練的時候只用部分神經元來進行訓練
三、優化器 SGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、Rmsprop
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