基于 tensorflow 的手写数字的识别（进阶）

本系列将分为 8 篇 。本次为第 8 篇 ，基于 tensorflow ，利用卷积神经网络 CNN 进行手写数字识别 。

1.引言

关于 mnist 数据集的介绍和卷积神经网络的笔记在本系列文章中已有过介绍 ，有需要可见下述两篇文章 。本系列第 5 篇曾实现利用最简单的 BP 神经网络进行手写数字识别 。本系列第 6 篇简单介绍了下卷积神经网络的知识 。

基于 tensorflow 的手写数字识别

卷积神经网络（CNN）学习笔记

2.设计的 CNN 结构

本系列第 4 讲讲过实战可以大致分为 "三步走"

这里也一样 ，当然首先是设计我们针对此实战的卷积神经网络 ，设计一个最简单的如下手绘 (还是那句话 ，字丑人帅 ，拒绝反驳)

上图得到两次卷积池化结果后 ，将结果展平为 1 维向量 ，即1 *（7*7*64），再连接到十个节点的输出层 。

3.手动干起来 ！

首先 ，需要读取 MNIST 数据集 ，利用 TF 框架自带类进行下载读取 。

接下来就是根据之前的 “三步走” 进行实践 。实现上述的网络结构 ，并依旧选择二次代价函数和梯度下降法 。

首先 ，定义两个函数 ，用于初始化参数 。再定义两个函数实现卷积核池化（只是便于模块化 ，提高可读性）。

根据上述手绘结构图进行编程实现该结构 。

这里有一个 dropout 操作 ，目的是训练过程中使一部分神经元参数不变 ，即不参与训练 ，相当于简化结构 ，减少过拟合 。

再在会话 Session 中执行 ，并保存好模型参数 。

测试结果（小詹在按时付费的某服务器跑的结果）如下图 ：