mnisth手寫數據集輸出理解

深度學習模型訓練和優化以及Tensorflow基礎 2. 將輸出結果截圖，和心得體會整理成一份markdown格式的文檔，或輸出爲pdf格式，並提交。 輸出結果： 心得體會： 模型結構的理解： 使用了全連接神經網絡，適當運用隱藏層來提高計算量，使得輸出結果更爲準確，但是這樣全連接的神經網絡計算量太大，而且速度比較慢，不適合運用到更大的數據集中去訓練。 模型訓練過程的理解： 損失即爲衡量神經網絡的輸

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