下文使用TensorFlow实现了一个多层感知机和一个简单的卷积神经网络模型，并应用于数据集MNIST。 所有代码以及所使用的的数据集文件可以到作者的GitHub上下载，GitHub上提供的Jupyter Notebook文 件包含代码以及详细注释（代码中使用的每个函数的作用、参数说明）。 impo
均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差： 上面是计算公式，
在动手写深度学习的TensorFlow实现版本中，需要用到数据集Fashion MNIST，如果直接用TensorFlow导入数据集： from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (x_train, y_train), (x_test, y
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