在本章中，我们将了解可以使用TensorFlow框架实现的神经网络训练的各个方面.
以下是十个建议，可以评估 :
反向传播是一种计算偏导数的简单方法，包括最适合神经网络的基本形式的组合.
在随机梯度下降中，批次是用户在单次迭代中用于计算梯度的示例总数.到目前为止，假设批处理已经是整个数据集.最好的例子是谷歌规模;数据集通常包含数十亿甚至数千亿的例子.
调整学习率是梯度下降优化的最重要特征之一.这对于TensorFlow实现至关重要.
具有大量参数的深度神经网络构成了强大的机器学习系统.但是，过度拟合是这类网络中的一个严重问题.
最大池化是基于样本的离散化过程.该对象是对输入表示进行下采样，这会降低所需假设的维数.
LSTM控制决定在指定神经元内应该采取什么输入.它包括决定应该计算什么以及应该生成什么输出的控制.
