手写体数字识别实验改变迭代次数判断结果

手写体数字识别实验中，模型的训练是通过不断地迭代来优化模型参数，以达到更好的预测效果。迭代次数是指模型在整个训练数据集上训练的次数，一般情况下，迭代次数越多，模型的预测效果会越好。

但是，当迭代次数过多时，模型可能会出现过拟合现象，即模型在训练集上的表现很好，但在测试集上的表现却很差。因此，在选择迭代次数时，需要进行适当的平衡。

如果将迭代次数增加，可能会导致模型过拟合，从而在测试集上的表现不如在训练集上的表现。如果将迭代次数减少，可能会导致模型欠拟合，从而无法很好地对测试数据进行预测。

因此，在进行手写体数字识别实验时，可以通过尝试不同的迭代次数，并在测试集上进行评估，来确定最佳的迭代次数。具体来说，可以用一部分数据作为训练集，另一部分数据作为测试集，调整迭代次数，观察模型在测试集上的表现，找到最佳的迭代次数。