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TensorFlowMNISTSoftmaxMNISTCNNMNISTCNNMNIST由纽约大学的YannLeCun等人维护。MNISTMNIST的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为28x28像素。MNISTMNIST数据集中的图像都是2560表示白色（背景），255表示0MNIST如如tf.contrib.learnKerasMNISTpath:本地缓存MNIST数据集(mnist.npz)的相对路径TupleofNumpyarrays:`(x_train,y_train),(x_test,MNISTSoftmax1957WarrenMcCullochWalterPittsFrank激活函数（Activation全连接层（fullyconnectedlayers，FC后向传播（BackPropagation,BP1960s1986年，DavidRumelhartGeoffreyHinton等人发表了一篇后来成
MNISTSoftmaxMNISTSoftmaxMNISTSoftmaxTryMNISTCNNCNN络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvoluTIonalNeuralNetworks，简称CNN）。卷积设:f(x),g(x)是R上的两个可积函数，作积分：卷积层（ConvolutionalLayer,池化层池化层是用于缩小数据规模的一种非线性计算层。为了降低特征维度，我们需要对输入数据进行采样，具体做法是在一个或者多个卷积层后增加一个池化层。池化层由三个参数决定：（1）池化类型，一般有最大池化和平均池化两种；（2）池化核的大小k；（3）池化核的滑动间隔s下图给出了一种的池化层示例。其中，2x2大小的池化窗口以2个单位距离在输入数据上滑动。在池化层中，如果采用最大池化类型，则输出为输入窗口内四个值的最大值；如采用平均池化类型，则输出为输入窗口内四个值的平均值DropoutDropout是常用的一种正则化方法，Dropout层是一种正则化层。全连接层参数量非常庞大（占
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