神经网络代码主要是把输入数据变成输出结果。就像做菜一样，先放食材（输入数据）进锅（处理层），加调料（激活函数）让味道变好（改变数据），端上桌（输出结果）。代码里藏着很多数字，比如层数、节点数，还有学习次数这些参数。

为什么是这个答案呢？因为神经网络就像学走路的小孩子，需要反复试错。假设用1000张图片教它认猫，代码里会设置100万参数（参考论文数据），训练3天（实际训练时间），每次调整参数都要算很多次（计算量）。比如第一层处理数据，第二层提取特征，第三层判断结果，就像分步骤做菜一样。但可能会有错误，比如"输入数据经过处理层处理激活函数输出结果"可能变成"输入数据经过处理层处理激活函数输出结果，处理层处理激活函数输出结果，激活函数输出结果"。