2. 编码题：给div盒子添加鼠标事件，鼠标移入时背景颜色为红色，鼠标移出时背景颜色变为原来的大小蓝色。（考点：移入事件、移出事件、样式操作） （难度系数：☆☆）

优化神经网络的方法有很多，以下是一些常用的方法：

1. 梯度下降法：通过计算损失函数对权重的偏导数，来更新权重，使得损失函数最小化。

2. 学习率调整：通过调整学习率来控制权重的更新速度，避免过快或过慢的更新。

3. 正则化：通过添加正则化项来限制权重的大小，避免过拟合。

4. 批量归一化：通过对每个批次的数据进行归一化，来加速训练和提高模型的泛化能力。

5. Dropout：通过随机删除一些神经元，来减少过拟合。

6. 数据增强：通过对数据进行旋转、平移、缩放等变换，来增加数据量，提高模型的泛化能力。

7. 模型结构优化：通过调整模型的结构，如增加或减少层数、调整神经元数量等，来提高模型的性能。

以上是一些常用的优化神经网络的方法，具体的方法选择需要根据具体情况来决定。