Python_DL_麦子学院（算法与应用_进阶）_10~

4.1 Backpropagation算法上

1）传统的分类器：

上一节，我们利用了3层神经网络算法，来识别数字，达到了95%的精确度。这里我们不以图片的像素点为输入，用神经网络算法，而以平均灰度作为衡量准确率的指标。

平均灰度（Average Darkness）：输入照片是由像素点组成的（28*28=784），每一个像素点都有一个灰度值是0~255，归一化后将这 个值降到了[0,1]。可以把所有像素点的灰度值相加，再除以784，得出来得值做为metrix去衡量。看训练集得每一个数字图片的值与测试集中每一个数字图片的值最相近，我们就把他识别为相应的数字。

SVM：正确率能达到94.3%

2） backpropagation算法

标签：784,10,DL,进阶,28,算法,灰度,像素点,数字
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