Tensorflow——MNIST手写数字数据集识别分类，准确率达到98%以上的方法实验

最新推荐文章于 2024-07-08 15:02:05 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-08 15:02:05 发布 · 5.9k 阅读

21 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#MNIST #Tensorflow #交叉熵 #Dropout #Adam优化器

本文介绍了使用Tensorflow构建的神经网络，该网络包含两层隐藏层，通过调整学习率、应用Dropout算法（尽管在实验中保持为1.0）以及采用交叉熵损失函数和Adam优化器，实现了对MNIST手写数字数据集的高精度分类，测试准确率超过98%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、网络设计

首先我们设计一个具有两层隐藏层的神经网络作为训练MNIST数据集的网络；
将学习率设置为变量（每迭代一次，按公式减小学习率，目的为了使得收敛速度更快）；
将Dropout算法引入，但是并不使用它（keep_prob设置为1.0），只为了说明此项也是可以更改的，对准确率都一定的影响；
使用交叉熵（cross-entropy）代价函数计算loss
使用Adam优化器，对loss进行操作，使得loss最小

2、网络的实现

网络如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)
#每个批次的大小
batch_size = 100
#计算一共需要多少个批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

#定义两个占位符（placeholder）
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
#再定义一个placeholder，后面设置Dropout参数
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
#定义学习率变量
lr = tf.Variable(0.001,dtype= tf.float32)

#创建一个简单的神经网络
#第一个隐藏层
#权重
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784,500],stddev = 0.1))  #截断的正态分布中输出随