神经网络 Playground

每次播放或单步训练都会使用下面的设置。建议先用默认值跑一遍，再改数值观察变化。

• 学习率: 每次把权重调整多大。太大容易震荡，太小学得很慢。可从 0.01～0.03 左右试起。
• 激活函数: 把神经元输出变成非线性曲线。Tanh 较平滑（−1～1），ReLU 把负数截为 0。
• 正则化: 惩罚过大的权重，减轻过拟合（死记硬背训练集）。
• 正则强度: 正则惩罚有多强。选「无」时此项不生效。