學了多層感知器，就知道什么是前向傳播，什么是反向傳播了。其實你已經瞥見了深度學習的本質。為什么這么說？因為整個深度學習所涉及的東西，其實都是在這個基礎上發展起來的。說白了就是沒離開過這個小圈子。那為什么后面還要學那么多章節？原因是實際情況非常復雜，遠遠不是一個簡單的多層感知器可以解決的。所以，想要學習更復雜的深度神經網絡知識，首先要明確要解決的問題是什么。各種看似先進的技術，其實只是在不斷解決各種問題。在本節中，我們將了解數據和模型匹配中的常見問題。我們先來看看模型的復雜程度。模型復雜度已經達到。