TensorFlow实例(4)--MNIST简介及手写数字分类算法

最新推荐文章于 2022-09-23 16:23:33 发布
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MNIST 是Tensoflow提供的一个入门级的计算机视觉数据集，分为两部分（训练集和测试集）

其中训练集共55000张，测试集共10000张，当为None时随机读取 



每一张图又包含两部分，就称为x与y吧
x是一个长度为784的数组，每个元素都是0-1之间的数值，784等于28*28，相当于一个28*28的点阵图
y是一个长度为10的数组，每个元素是0或1，当y中第N个元素为1时，表示x这个点阵图所对应的就是N
如[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0] 表示为 2


在Tensoflow提供的这个实例中，使用的是softmax 回归模型，归属于神经网络的一种算法，

如果对具体的模型数理算法感兴趣可以上网找找，本文不做详细介绍

这个模型计算MNIST最终的正确率大约在91%左右，并不是十分理想，但贵在简单

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