简单的神经网络提高精度的方法(学习心得)——MNIST手写数字集_怎么提高卷积神经网络的准确率-程序员宅基地

初始的代码

//载入数据集
//one_hot 转化数据某一位是1 其他位为0
mnist =input_data.read_data_sets("D:\Python\MNIST_data",one_hot=True)

//每个批次的大小 以矩阵形式一次性放入200张到神经网络中去 
batch_size=200 
//计算一共有多少个批次=总量/批次 
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size

//定义两个placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#none和批次有关
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])#y是标签

//创建一个简单的神经网络
//输入层784个神经元 输出层10个神经元
//权值,偏置值
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul
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