请列出 5 个使用TensorFlow构建人工神经网络（ANN）的步骤，并解释每个步骤的作用。
1. 数据预处理：该步骤可以处理缺失值，离群点等，并将数据转化为TensorFlow能够接受的格式，如numpy数组。这步的作用在于使得数据可以被神经网络所理解与处理。
2. 定义模型：在这个步骤中，选择是否使用顺序模型或函数式API，确定层数、神经元个数和激活函数等超参数，来构建神经网络结构，这步的作用是定义了你将要使用的神经网络架构和参数。
3. 编译模型：在这一步骤中，会定义一些网络的编译参数，比如损失函数、优化算法和评估度量。这步的作用在于设定优化目标和网络的训练方法。
4. 训练模型：在这个步骤中，将训练数据喂入神经网络，并使用反向传播算法更新网络的权重。这步的作用在于让神经网络能够逐步学习到数据的特征和规律。
5. 评估模型：在这一步骤中，使用测试数据来评估模型的表现，包括损失函数值和评估度量。这步的作用在于衡量模型性能是否满足要求，在模型性能不够好的情况下，可以根据实际情况调整模型参数和结构，提高模型表现。