深度学习（五 问题深入） 我们需要什么样的数据集？ 当存在某一训练数据集，使所有能穷举的h均能满足训练数据loss和全数据集最小loss差值小于δ/2，则该训练数据集为最佳训练数据集 训练数据随h变坏的几率 如何解释训练数据比较好 2.一个完整的模型设计调优的过程。 3.如何解决训练结果过拟合？ 使用更多的训练数据 使用更接近事实过程的函数过程去拟合模型（降低模型复杂度） 4.解决optimization失败的问题。 local minima和saddle point
