神经网络

rows 行 column 列 tensorflow全部是第一种形式. tensor是张量,约等于矩阵. 这里是将z的值（z是logit值，即模型的原始输出）直接传给loss函数，目的是先跳过之前sigmoid函数的转换概率（即a的计算），在最后统一进行操作。 这是为了减低小数计算的误差.

初始值可以进行尝试.

方差是Jcv和Jtrain之间的差距的体现,bias是Jtrain和基准(如人类表现) 之间的差距.