神经网络使用drop_out消除过拟合+MNIST

1.drop_out的原理为:通过将某神经元的输出设置为0,达到使其失活的效果,消除网络中过分依赖某个神经元

2.过拟合一般出现在网络过分复杂,且训练数据较少的情况,数据较少而未知参数太多,则较易产生过拟合

3.核心代码:layer1=tf.nn.dropout(layer1,drop_out)

#3-3 MNIst数据集使用drop-out提升准确率,消除部分过拟合

import tensorflow as tf;

import numpy as np;

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#原始数据

mnist =input_data.read_data_sets( "MNIST_data", one_hot = True)

x =tf.placeholder(tf.float32,