机器学习/深度学习个人进阶日志-基于Tensorflow的手写数字识别进阶

在手写数字识别项目的进阶学习中，为了提高识别准确率，我们选择考虑一下数字图片的二维结构，而不单纯得使用一维数组。我们使用了“输入层（多张28*28的数据）-卷积（32个卷积核）-池化（2*2）-卷积（64个卷积核）-池化（2*2）-全连接层（1024个神经元）-dropout（keep_prog=0.5）-输出层（10个神经元）”的CNN网络模型结构：在手写数字识别项目的进阶学习中，为了提高识别准确率，我们选择考虑一下数字图片的二维结构，而不单