TensorFlow全连接网络基础：MNIST手写数字识别

"助教的Tensorflow笔记5：全连接网络基础.pdf" 这篇Tensorflow笔记主要讲解了如何构建和训练一个全连接神经网络来处理MNIST数据集，用于识别手写数字。MNIST数据集是机器学习领域的一个经典案例，它包含7万张28x28像素的手写数字图片，分为训练集、验证集和测试集。每张图片的像素值为0（黑色）或1（白色），并以一维数组的形式输入到神经网络中。数据集的标签是一维数组，每个元素对应一个数字出现的概率，用独热编码表示。 在Tensorflow中，可以使用`tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data`模块的`read_data_sets()`函数来加载MNIST数据集。这个函数需要两个参数，一个是数据集的存放路径，另一个是是否以独热码（one-hot）形式存储数据。当设置为`True`时，标签会被转换为独热码，即一个10维向量，对应每个数字0-9。运行`read_data_sets()`会检查指定路径下是否有数据集，如果没有，则会自动下载并分好集。 数据集加载完成后，会得到三个部分：训练集(train)、验证集(validation)和测试集(test)。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集则在模型最终确定后用来评估其性能。 在建立神经网络模型时，通常会使用多层全连接层（fully connected layers）。输入层是784节点，对应于28x28像素图片的每个像素，输出层有10个节点，对应10个可能的数字。中间可能包含多个隐藏层，每个隐藏层都有一定数量的神经元，这些神经元通过权重与前一层的所有神经元相连。每个神经元都会进行加权求和及激活函数操作，如ReLU函数，来产生输出。 模型训练过程中，会使用梯度下降法（Gradient Descent）更新权重，以最小化损失函数，通常是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。优化器如Adam或SGD被用于实现这一过程。在Tensorflow中，可以使用`tf.train.AdamOptimizer`或`tf.train.GradientDescentOptimizer`等来定义优化器。 训练模型时，通常会设置训练批次(batch)大小，以及训练迭代次数(epoch)。每次迭代，模型都会在训练集上进行一轮训练，并更新权重。在训练过程中，可以监控验证集的准确率来决定何时停止训练，以防止过拟合。 测试集用于评估模型的泛化能力，即在未见过的数据上的表现。通过计算测试集上预测正确的样本比例，可以获得模型的识别准确率。 这篇笔记涵盖了使用Tensorflow构建和训练全连接神经网络的基础知识，以及在MNIST数据集上的应用实践。通过这些步骤，读者可以掌握基本的深度学习模型构建流程，并对Tensorflow的API有初步了解。