摘要：数据集的读取 通过tensorflow框架的input_data方法读取本地的mnist数据集，采用one-hot编码。 注：以下代码不完整，仅部分展示以便理解。完整代码见文末。 1 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 阅读全文

摘要：将60000张图片划分为42000张训练集和18000张图片将这些数据图片进行预处理贴上标签，然后用机器学习算法对训练数据进行训练，从而得到一个模型，之后用测试集对模型进行评估。 阅读全文

摘要：损失函数是一种度量标准，对于真实的训练输出 y 和预测输出 ŷ，它决定一个机器学习算法表现的多好或多坏。 如果是线性回归的话，平方根误差和会被用在损失函数中，这通常在凸优化中度量标准会表现的较好。但是，在一些分类案例中，曲线是非凸优化的，此时，使用交叉熵损失会更好。对于第i个输入数据，交叉熵损失函数 阅读全文