图灵奖得主，带你详解深度学习(15)
第二层是隐藏层，由15个神经元组成。
第三层是输出层，有10个神经元，对应0-9这10个数字。
每个神经元都由输入、权重和偏移值参数、输出三个部分组成。
隐藏层15个神经元中的每一个都要接收全部784个像素的数据输入，总共有784×15=11760个权重和15个偏移值。
第三层10个神经元的每一个都要跟第二层的所有15个神经元连接，总共有150个权重和10个偏移值。这样下来，整个神经网络一共有11935个可调参数。
理想状态下，784个输入值在经过隐藏层和输出层这两层神经元的处理后，输出层的哪个神经元的输出结果最接近于1，神经网络就判断这是哪一个手写数字。
3.训练
网上有个公开的现成数据库叫“MNIST”，其中包括6万个手写的数字图像，都标记了它们代表的是哪些数字。
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