2022.01.17，今天是服務外包競賽：隨便拿個獎隊的專案進行的第十七天，今天根據專案要求繼續學習matlab數字影象處理
mnist資料集是由google實驗室的corinna cortes和紐約大學柯朗研究所的yann lecun建有乙個手寫數字資料庫，訓練庫有60,000張手寫數字影象，測試庫有10,000張。每乙個手寫數字大小為畫素。部分手寫數字如下圖所示：
圖8 部分樣本
在本次實驗中，我們將畫素的手寫數字變換成的列資料作為我們模型的輸入。訓練資料個數為60000組。訓練目標為得到第一層自編碼神經網路的，第二層自編碼神經網路的，以此類推。softmax回歸的引數。具體操作步驟見第二章。
我們使用mnist資料集中提供的10000組資料對我們訓練的模型進行準確度測試。
模型準確率=（分對樣本數）/（總樣本數）。
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