寒假学习进度8：tensoflow2.0 复杂度学习率

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。