摘要：
1.损失函数 经典损失函数 交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为： Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的所有要求。 交叉熵函数不是对称的， 阅读全文
摘要：
1.TensorFlow中一般使用4维tensor表示一个mini-batch的图片，四个维度分别表示是批大小，像素行数，像素列数，通道数，即[batch,height,width,channels]。 2.声明占位符placeholder需要给定三个参数，分别是输入数据的元素类型dtype，维度形 阅读全文