经过mnist数字识别理解卷积神经网络

背景：基于学习的目的，想要熟悉深度学习的算法，实现DNN和CNN的代码 任务描述：识别mnist数据集中的手写数字，图像大小28*28，灰度 版本区别： 代价函数 激活函数 输出层 参数初始化 正则项 准确率 network2： 交叉熵 sigmoid sigmoid w-(0,1/√n_in) 2范数 30个，95.45 100个，98% network3： 对数似然 ReLu softMax

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