这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的是MNIST数据集。网络结构为:数据输入层–卷积层1–池化层1–卷积层2–池化层2–全连接层1–全连接层2(输出层),这是一个简单但非常有代表性的卷积神经网络。
前面使用TensorFlow实现一个完整的Softmax Regression,并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率。
基于MNIST数据集的逻辑回归模型做十分类任务 没有隐含层的Softmax Regression只能直接从图像的像素点推断是哪个数字,而没有特征抽象的过程。多层神经网络依靠隐含层,则可以组合出高阶特征,比如横线、竖线、圆圈等