非常抱歉，课程中出现错误，可能导致定义目标函数出错。

课程中PPT演示所讲的发函数最小和最大是搞反了。

原来是：“4有三种罚函数供大家选择，分别对应于三种基本的最优化问题。
最小罚函数用于求最小值，它会对大于这个最小值的结果进行“惩罚”；
最大罚函数用于求最大值，它会对小于这个最大值的结果进行“惩罚”；
等值罚函数用于求期望值，它会对不等于输入值的结果进行“惩罚”。
”

正确的是：

有三种罚函数供大家选择，分别对应于三种基本的最优化问题。
最小允许罚函数用于求允许最小值，它会对小于这个最小值的结果进行“惩罚”，实际可以用于定义求最大（将值定义的比实际最大值大一点）或者保证最小值问题；
最大允许罚函数用于求允许最大值，它会对大于这个最大值的结果进行“惩罚”，实际可以用于求最小（将值定义的比实际最小值小一点）或者保证最大值问题；
等值罚函数用于求期望值，它会对不等于输入值的结果进行“惩罚”。
 

在介绍人工神经网络拓扑设置那里，出现错误：所说的隐藏层数是隐藏层节点数。在此表示抱歉。

multi-mesh主要用于复杂网格情况优化计算。比如想在20万网格下计算性能，想在100万网格下考虑局部细节参数时还兼顾性能。则可以选择此选项。这个模式会让我们指定每个网格的生成模板TRB文件和设置。