# 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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BP神经网络_手写数字识别_BPNet
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BPNet-main
数据集
MNIST
raw
t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB
t10k-images-idx3-ubyte 7.48MB
t10k-labels-idx1-ubyte 10KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB
bp_hidden2.py 3KB
bp_hidden1.py 3KB
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