全连接神经网络(DNN)学习笔记：
作者：互联网
多层神经网络和激活函数前面章节已经讲过了，我觉得有点重复，咨询老师为什么要这样做，老师说很多童鞋并不是能够每天坚持学习，有很多童鞋一开始学习了几天，就放下不学了，等到下次要再学时有可能是一个星期，两个星期，甚至一个月，前面的东东有可能都忘了，而本课程一开始前几章节是基础，是非常重要的尤其是深度学习原理，关系到后续章节你是否能学懂，所以才设置重复的课程。
Mnist多层分类视频学习笔记：
此视频中讲解与Mnist分类不同的就是加入了两个网络层，两个网络层都用RELU激活函数对每层网络所提取的特征值进行激活。损失函数使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，梯度下降优化使用了 tf.train.AdamOptimizer，其它代码都是延用Mnist分类代码，但就是这些改变就明显带来了模型精度提升到了95%比Mnist分类代码提升了12个点。
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标签：章节,分类,童鞋,DNN,笔记,学习,神经网络,tf,Mnist 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45821795/article/details/104167579