MNIST手写数字识别：TensorFlow反向传播实现

"该资源是关于使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别的反向传播算法，来源于曹健老师的中国大学MOOC课程。文件中包含了训练模型的主要代码，包括定义占位符、前向传播模型、损失函数、优化器以及学习率衰减策略。" 在MNIST手写字符识别任务中，反向传播算法是一种关键的深度学习技术，用于计算网络中权重参数的梯度，进而更新这些参数以最小化损失函数。这个文件是基于曹健老师在TensorFlow教程中的示例，用以实现LeNet-5网络模型的反向传播过程。 首先，文件导入了所需的库，如TensorFlow和MNIST数据集的加载模块。`BATCH_SIZE`定义了每个训练批次的样本数量，`LEARNING_RATE_BASE`是初始学习率，`LEARNING_RATE_DECAY`用于控制学习率的衰减速率，`REGULARIZER`是正则化参数，防止过拟合，`STEPS`是训练迭代次数，`MOVING_AVERAGE_DECAY`用于计算滑动平均模型的权重。 `x`和`y_`是定义的输入占位符，分别对应于图像数据和期望的输出标签。`mnist_lenet5_forward.forward(x, True, REGULARIZER)`调用了预先定义的前向传播函数，生成了网络的预测输出`y`。前向传播函数包含了卷积层、池化层和全连接层的计算，以及正则化处理。 接下来，定义了损失函数。`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))`计算了分类的交叉熵损失，其中`logits`是网络的输出，`labels`是目标类别。`cem`表示交叉熵损失的平均值，而`loss`进一步添加了正则化项，以控制模型复杂度。 `learning_rate`通过`tf.train.exponential_decay`函数动态调整，基于全局步骤`global_step`进行衰减，确保模型在训练过程中逐渐收敛。之后，使用`tf.train.GradientDescentOptimizer`创建优化器，并通过`optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)`来最小化损失函数并更新网络权重。 最后，定义了一个名为`backward`的函数，它包含了整个训练过程的逻辑。这个文件可以作为理解如何在TensorFlow中实现反向传播和训练深度学习模型的实例，特别是对于MNIST手写数字识别问题。