mnist训练多少轮

MNIST是一个非常经典的手写数字识别数据集。对于MNIST训练的轮数并没有一个固定的标准值，这主要取决于所使用的训练算法和网络模型的复杂程度。

在实践中，通常会使用迭代训练来训练MNIST数据集。一轮训练指的是将整个训练数据集（例如60,000张图片）通过网络模型进行一次前向传播和反向传播的过程。在一次训练中，模型会根据损失函数计算损失并进行参数更新，以此迭代地优化模型。

对于标准的卷积神经网络（CNN），通常会进行多个轮次的训练。每个轮次的训练都会使模型逐渐优化并提高准确率。经验上，通常会在10至100轮之间进行训练，而具体的最佳轮次数量则需要进行试验和调优。

需要注意的是，训练轮次过多可能会引发过拟合问题，导致模型在训练集上表现极好但在新样本上表现较差。因此，在选择训练轮次时需要进行平衡和在验证集上进行验证以确定最佳值。