Mnist数据集单隐层BP神经网络参数调优

本次对mnist数据集采用单隐层的BP神经网络，在对参数初始化，激活函数，学习率，正则系数选择，隐层神经元数量选择，随机采样样本数量进行调优后，模型在测试集上的正确率可以达到98%。 1、 参数初始化方式 首先调优w和b的初始化，对比了0矩阵赋值tf.zero，均值和方差为0的正太分布赋值tf.random_normal,发现随机赋值可以收敛速度更快更好，故而选择了随机赋值。 2、 激活函数 在选

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