cifar10案例（cifar10—input.py重点），彩色图片卷积神经网络

此次的cifar10和前面说的MNIST案例虽然主骨架是相同的，但是代码内部有很大的区别，相同点：他们都是采用了2层卷积+2层全连接 不同点：cifar10内部封装了数据增强的功能，而且在全连接层cifar10应用了L2正则项来约束w参数，防止过拟合，并没有采用MNIST的那种dropout，代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np impo

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