记得刚开始研究深度学习时,做过两个小例子。一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输入层和一个softmax输出层的Mnist手写识别网络,第一次我对权重矩阵W和偏置b采用的是正态分布初始化,一共迭代了20个epoch,当迭代完第一个epoch时,预测的准确度只有10%左右(和随机猜一样,Mnist是一个十分类问题),当迭代完二十个epoch,精度也仅仅达到了60%的样子。记得刚开始研究深度学习时,做过两个小例子。一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输
记得刚开始研究深度学习时,做过两个小例子。一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输入层和一个softmax输出层的Mnist手写识别网络,第一次我对权重矩阵W和偏置b采用的是正态分布初始化,一共迭代了20个epoch,当迭代完第一个epoch时,预测的准确度只有10%左右(和随机猜一样,Mnist是一个十分类问题),当迭代完二十个epoch,精度也仅仅达到了60%的样子。记得刚开始研究深度学习时,做过两个小例子。一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输