神经网络（NN）复杂度：
神经网络(NN)复杂度：多用层数和NN参数的个数表示
空间复杂度：
层数 = 隐藏层的层数+1个输出层
总参数 = 总W+总b
图：3X4+4(第1层) + 4X2+2（第2层） = 26
事件复杂度：
乘加运算次数
图： 3X4(第1层) + 4X2（第2层） = 20
输入层与输出层之间所有层都叫隐藏层。
找到学习率的最优解，可以先用较大的学习率，快速找到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定。
