如何调好python神经网络代码

2、 神经网络可以通过学习得到函数的权重。 而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。 让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数，我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。 这与我们之前介绍的梯度下降法一致。

1、 试着在命令行运行神经网络：你应该看到这样的结果：我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。 接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。 正确答案是1。 非常接近！传统计算机程序通常不会学习。