最近看到有些TensorFlow的代码中使用到了tf.control_dependencies、tf.identity操作，这里做个简单的总结。

我的Dr.Sure项目正式上线了，主旨在分享学习Tensorflow以及DeepLearning中的一些想法。期间随时更新我的论文心得以及想法。。

我非常荣幸能够全程参与整个比赛，当然这次大赛对于我来说也不仅仅是一个比赛，更是一个角色的转变。记得两三年前我还是“赛圈”的一员，每天跟小伙伴们讨论到底是XGBoost更牛逼还是NN更好。往事历历在目，但已是过眼云烟。两年时间如白驹过隙，弹指一挥间，我摇身一变成为了大赛的全程组织者和见证者。

神经网络作为一个优化问题，优化函数的选择成为了训练过程的关键。但是对于现代的网络框架来说，反向传播封装成一个黑盒，造成我们只需要几行代码就可以完成整个反向传播的过程。这给初学者带来了极大的方便，但是对于想进一步深入理解神经网络的人来说，就造成了很大的困扰。本文就是想将反向传播中最重要的一环优化器剥离出来，希望能够对各位深入理解神经网络带来帮助。