在神经网络中，用于决定特征/交互的权重是如何产生的？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将带您熟悉深度学习的基本概念与术语，并理解为何深度学习技术在当下如此强大。您将构建简单的神经网络，并用它们进行预测。
当前练习
学习如何优化神经网络生成的预测。您将使用一种名为反向传播的方法，这是深度学习中最重要的技术之一。理解其工作原理将为您在课程后半部分的学习打下坚实基础。
本章将使用 Keras 库来构建用于回归和分类的深度学习模型。您将学习用于进行预测的"Specify-Compile-Fit"工作流，章节结束时，您将具备构建深层神经网络所需的全部工具。
学习如何在 Keras 中优化您的深度学习模型。先从模型验证入手，随后理解模型容量的概念，最后尝试更宽和更深的网络。
