煉丹技巧（一）——MNIST數據上的煉丹（TensorFlow）之Shuffle_batch的探索

0. 寫作目的 好記性不如爛筆頭。記錄在學習過程中遇到的問題，以及對問題的思考和解決方法，爲後來人提供一些經驗。 1. 網絡的重要性 雖然MNIST數據集相對比較簡單，已經不能作爲網絡的評價標準，因爲許多網絡在MNIST數據上的精度都超過了99%，但是網絡也不是隨意選擇的。剛開始隨即設計了一個網絡，用於測試MNIST數據集，收斂較慢，因此修改了網絡的結構。 原始網絡： 原始網絡部分訓練過程（由於訓

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