正向传播W*X+B是如何来的？

本节主要讲了深度神经网络的原理，首先从手写数字图像识别的例子讲起 看视频我始终不理解W和B是怎么来的，循环迭代训练到什么程度停止训练呢？ 带着这个问题咨询老师，**老师说W和B是根据X的数据情况来生成的，比如一张数字手写图片是28行，28列的像素组成的，这些像素都是由数字组成，即一张黑白手写数字图片是由28行、28列的数字组成。**直观如下图所示： 哪么W也必须是初始化成为一个X行（行数由程序指定

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