VGG 论文阅读笔记
笔记阅读2015年发表于ICLR的《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》图像分类部分，课程实践采用的是VGG-16模型。
摘要论文探讨在大规模数据集情景下，卷积网络深度对其准确率的影响。我们的主要贡献在
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mnist数据集手写体识别
实现手写体 mnist 数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)、描述网络参数优化方法的反向传 播过程文件(mnist_backward.py)、验证模型准确率的测试过程文件 (mnist_test.py)。
前向传播过程（mni
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神经网络优化
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12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637#coding:utf-8#预测多或预测少的影响一样#0导入模块，生成数据集import tensorflow as tfimport numpy as npBATC
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搭建神经网络
搭建神经网络
3.1一、基本概念
基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执 行计算图，优化线上的权重(参数)，得到模型。
张量:张量就是多维数组(列表)，用“阶”表示张量的维度。0 阶张量称作标量，表示一个单独的数; 举例 S=1231 阶张量称作向量，
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Hello World
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