网络可以表达复杂的模型，是简单模型的嵌套。简单模型进行计算，输出需要经过转化，来决定此神经元是否被激活，计算到此的参数是否要传递下去。理想为阶跃函数，但是不具备连续性，一般为sigmoid函数。
网络复杂时，需要通过BP（误差逆传播）算法对参数进行调整。
网络的构成：神经元，神经元之间连接的线。
多层网络，BP算法（误差逆传播）流程：
1。随机初始化网络中的权重和阈值
2. 重复下面的流程： 按照网络现在的权重和阈值，信号向前流动。一层一层向前计算梯度，更新权重。更新完回到1。
上述标准BP算法过程是针对一个样本去计，更新阈值频繁，多次之间很可能效果互相抵消。
累计BP算法，最优化的是训练集上的误差。
复杂的网络可以无限逼近任意复杂度的连续函数，但是要调整层数、每层神经元个数，比较难。
表达能力强，很容易过拟合。防止过拟合的方法：1.训练过程中，在训练集上误差降低，验证集上的误差升高时，early stoping，返回使得验证集最优的参数。2.正则化。思想： 目标函数中，加入一个用于描述网络复杂度的部分。
全局最优，局部最优：
跳出局部最优的方法：1.设定不同初始值，多次实验，取最优。2.在训练过程中，以一定的概率接受更差的结果。3.随机梯度下降。
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