Tensorflow實戰——利用Softmax Regression識別手寫數字
1. 匯入資料集
2. 檢視資料集（784維【28*28】， label【10維】，訓練集，測試集，驗證集）
3. 定義輸入x，w, b
4. 使用Softmax Regression模型
5. 使用cross-entropy作為loss-function
6. 使用隨機梯度下降（SGD）作為loss-function的優化器（直接呼叫，設定初始學習率為0.5）
7. 全域性初始化引數
8. 進行訓練（隨機抽取100個訓練集）
9. 定義判斷數字預測是否正確的函式(評測)
10. 統計全部樣本預測的accuracy並求平均
11. 輸出平均準確率，91.98%
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TensorFlow實戰之Softmax Regression識別手寫數字
一次 說明 基本 過度 pro 分類函數 數值 fun nump 關於本文說明，本人原博客地址位於http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文來自筆者於2018年02月21日 23:10:04所撰寫內容（http://blog.csdn.
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參考： 1.《TensorFlow技術解析與實戰》 2. http://blog.csdn.net/sparta_117/article/details/66965760 3. http://blog.csdn.net/HelloZEX/article/detail
tensorflow-神經網路識別手寫數字
資料下載連線：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下載t10k-images-idx3-ubyte.gz；t10k-labels-idx1-ubyte.gz；train-images-idx3-ubyte.gz；train-labels-idx1