1. 超参数
到目前为止，已经涉及到了许多个超参数：
学习速率 $\alpha$
Momentum优化算法的 $\beta$
Adam优化算法的 $\beta_1,\beta_2,\epsilon$
网络层数 $L$
每个隐藏层的神经单元个数
学习率衰减 $decay\text{-}rate$
$batch\text{-}size$
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来源于 tensorflow.org，源码在 这里。这是为 TensorFlow 和机器学习初学者定制的 tutorial。
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Tensorflow 十分擅长于实现和训练深度神经网络，本文将：
构建一个 Softmax 回归模型
用 TensorFlow 训练这个模型
用测试数据测试模型的精度
建立、训练并测试一个多层的卷积神经网络
加载 MNIST 数据
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