你的第一个神经网络

所有代码运作正常，并且通过所有的单元测试

notebook 上的所有代码都可以在 Python 3 下成功运行，并且通过所有的单元测试。

sigmoid 激活函数

sigmoid 激活函数执行正确

隐藏层输入

隐藏层的输入在训练和运行函数中均正确执行

隐藏层输出

隐藏层的输出在训练和运行函数中均正确执行

输出层输入

输出层的输入在训练和运行函数中均正确执行

网络输出

网络的输出在训练和运行函数中均正确执行

输出误差

网络的输出误差执行正确。

更新权重

对两个权重的更新执行正确。

迭代次数（epoch）

对迭代次数的选择满足：能让训练网络作出准确的预测，且不会对训练数据产生过度拟合。

隐藏层的单元个数

对隐藏层单元个数的选择满足：能让网络准确预测单车人数，使其具有泛化能力，但不会过拟合。

学习速率

对学习速率的选择满足：能使网络成功收敛，且仍然具有较高的时间效率。