本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout 等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用的 Batch Normalization 方法进行简单的介绍。使用本章介绍的方法，可以高效地进行神经网络（深度学习）的学习，提高识别精度。让我们一起往下看吧！
