机器学习是将输入（比如图像）映射到目标（比如标签“猫”）的过程。
这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。
深度神经网络通过一系列简单的数据变换（层）来实现这种输入到目标的映射，这些数据变换都是通过观察示例学习得到的。

损失函数的输出是神经网络的预测值与真实目标值的距离值。
优化器的任务是根据损失值，来对权重值进行微调，以降低当前示例对应的损失值。