本文仅为学习记录摘要，详细见
https://maixpy.sipeed.com/zh/course/ai/basic/dnn_basic.html
模型=算法+权重
训练:训练数据集带入模型
验证:新数据集的带入模型（已经使用了模型，推理）
深度神经网络，“深度”意思多层网络结构，能够更好的表达图像数据，它包含了输入层，隐藏层和输出层
隐藏层:权重，偏置，非线性
计算误差:交叉熵损失error=-lg（输出）
误差的反向传播，参数优化（权重更新）
多次迭代
验证集，测试集
优化训练:多次迭代次数，不同工程的权重，训练的学习率