最新DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)，mysql调优面试题

面试准备+复习分享：

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6. C5是全连接层(FC)，神经元数目500，接relu激活函数

7. 最后是全连接层Output，共10个节点，代表数字0到9，激活函数是softmax

MNIST简介

• MNIST是经典的计算机视觉数据集，来源是National Institute of Standards and Technology (NIST，美国国家标准与技术研究所)，包含各种手写数字图片，其中训练集60,000张，测试集 10,000张，

• MNIST来源于250 个不同人的手写,其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员.，测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据

• MNIST官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

数据集简介

• 从MNIST官网下载的原始数据并非图片文件，需要按官方给出的格式说明做解析处理才能转为一张张图片，这些事情显然不是本篇的主题，因此咱们可以直接使用DL4J为我们准备好的数据集(下载地址稍后给出)，该数据集中是一张张独立的图片，这些图片所在目录的名字就是该图片具体的数字，如下图，目录0里面全是数字0的图片：

• 上述数据集的下载地址有两个：

1. 可以在优快云下载（0积分）：https://download.youkuaiyun.com/download/boling_cavalry/19846603

2. github：https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_download_files/master/files/mnist_png.tar.gz

• 下载之后解压开，是个名为mnist_png的文件夹，稍后的实战中咱们会用到它

关于DL4J版本

• 《DL4J实战》系列的源码采用了maven的父子工程结构，DL4J的版本在父工程dlfj-tutorials中定义为1.0.0-beta7

• 本篇的代码虽然还是dlfj-tutorials的子工程，但是DL4J版本却使用了更低的1.0.0-beta6，之所以这么做，是因为下一篇文章&#x