本文研究了在过参数化情况下，浅层神经网络的训练方法，利用二次激活函数找到全局最优解。结果表明，该方法适用于任意训练数据，并能高效找到最优解。同时探讨了差分激活函数的梯度下降法收敛性及过度参数化对优化景观的影响，揭示了神经网络的学习特征和推广能力。