DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化

DL之DNN：利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化

导读
目的是建立三层神经网络，进一步理解DNN内部的运作机制

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输出结果

设计思路

核心代码

x, t = get_data()
network = init_network()
batch_size = 100
accuracy_cnt = 0

for i in range(0, len(x), batch_size):
    x_batch = x[i:i+batch_size]
    y_batch = predict(network, x_batch)
    p = np.argmax(y_batch, axis=1)
    accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])
print("批处理—Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))