训练时，通常需要运行几十遍来获取全局极小值点。 神经网络的泛化能力主要受两面反的因素影响：一是来自训练样本的影响，包括样本的质量、样本的数量和样本的代表性三个方面；二是来自网络本身的影响，包括网络的结构和学习算法两个方面。
结构越简单，泛化能力越好。
将样本规格化到[0,1]之间，能缩小各特征的差异。减少敏感度。
