（1）分类
①浅层学习：分段学习
②深度学习：端到端
（2）激活函数
（3）从标注数据出发，优化模型数据（优化目标：损失值小，参数不复杂）
①标注数据：（xi,yi）（1<=i<=N）
xi：神经网络输入
yi：期望输出
②评分函数将输入数据映射为类别置信度大小：s=f(x)=
③损失函数估量模型预测值和真实值之间差距，损失函数给出差距越小，则模型鲁棒性越好，其中常用的损失函数：softmax（分类正确样本softmax值所占比重越大，其loss越小），SVM（分类正确样本置信度比分类错误样本置信度至少大1），FULL loss
④参数优化：梯度下降、误差反向传播（BP算法）