除了正则化之外，优化也是深度学习需要解决的一个核心问题。由于深度神经网络中的隐藏层数目较多，因而将整个网络作为一个整体进行优化是非常困难的事情，需要花费大量的时间和计算力。出于效率和精确性的考虑，在深度学习的优化上需要使用专门的技术。

出于可解性的考虑，传统机器学习算法往往会小心翼翼地选择代价函数和优化条件，将待优化问题转化为容易求解的凸优化问题。但在神经网络，尤其是在深度神经网络中，更一般的非凸情况是不可避免的，这就给深度学习中的优化带来很多额外的挑战。

当待优化的代价函数的输入是 nn