8、在前馈神经网络和卷积神经网络中使用TensorFlow

在前馈神经网络和卷积神经网络中使用TensorFlow

前馈神经网络的实现与优化

在前馈神经网络（FFNN）的实现中，我们主要关注如何构建模型、优化模型以及评估模型的性能。以下是详细的步骤和相关代码。

1. 定义预测和准确率

首先，我们需要定义正确预测和模型的准确率。代码如下：

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(Y, 1), tf.argmax(Y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

运行模型后，最终测试集的准确率约为97%，输出如下：

>>>
Loading data/train-images-idx3-ubyte.mnist
Loading data/train-labels-idx1-ubyte.mnist
Loading data/t10k-images-idx3-ubyte.mnist
Loading data/t10k-labels-idx1-ubyte.mnist
Epoch:  0
Epoch:  1
Epoch:  2
Epoch:  3
Epoch:  4
Epoch:  5
Epoch:  6
Epoch:  7
Epoch:  8
Epoch:  9
Accuracy:  0.9744
done
>>>

2. 可视化

我们可以使用TensorBoard