# BPNet
### BP神经网络_手写数字识别
使用的数据集是pytoch中的手写数字集MNIST,使用的激活函数为sigmoid,batch_size为32,共训练120,学习率初始设置为0.01,以后每30轮学习率减少为原来的一半,做了两次对比实验。
一次为一层隐藏层的结果,代码为文件中的bp_hidden1,结构为[28*28,300,10]。结果如下图所示,从结果中可以看出,效果并不好,随着训练轮数的增加,在测试集上的准确率大概稳定在0.72左右。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/69356569/195749666-d98b66da-8bdf-4bc9-93dd-ad3cf6c0ac17.png)
第二次实验是设计两层隐藏层,代码为文件中的bp_hidden2,网络结构为[28*28,300,100,10],从训练结果中可以看到,随着训练轮数的增加,在测试集上的准确率大概稳定在0.95左右,效果要比一层隐藏层的效果好很多。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/69356569/195749712-debb654c-0644-4cc1-bc44-c66ddf0af7c0.png)
2月10修改1
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好家伙VCC
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