參數說明
神經網絡的訓練樣本數目：
輸入：一組， 展開爲
輸出：
神經網絡的層數：
第層的激活單元數量：
,下圖中
將神經網絡的分類定義爲兩種情況：二類分類和多類分類，對應輸出
二分類時，
多分類()時，
表示分到第
類
代價函數
邏輯迴歸中的代價函數
神經網絡中的代價函數
神經網絡中的代價函數的正則化的那一項只是排除了每一層後，每一層的
矩陣的和。最裏層的
循環循環所有的行（由
層的激活單元數決定），循環
則循環所有的列，由該層（
層）的激活單元數所決定