Tensorflow+CNN下的mnist数据集手写数字识别
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MNIST数据集包含55000个训练样本，10000个测试样本，还有5000个交叉验证数据样本。
输入：加载的每个手写数字图像是28 x 28像素大小的灰度图像。为了简化起见，将28x28的像素点展开为一维数据(shape=784)。
输出：每张测试图片的预测结果y为一个10维数组，数组中值的取值范围为[0,1],使用tf.argmax(y，1)，取出数组中最大值的下标，再用独热表示以及模型输出转换成数字标签。
2.定义算法公式，也就是前向计算的计算图
处理多分类任务，通常采用Softmax模型。y = Softmax(Wx + b)，其中W为权值矩阵，b为偏置向量，x为输入特征矩阵。
使用Softmax函数是将各个类别的打分转换成合理的概率值。其中权值矩阵W是将784维的输入转换成一个10维的输出。
本实验中使用的的CNN模型，是将输入的784维的输入向量，还原为28x28的图片格式，再经过两次卷积层、一次全连接层处理后，得到的1024维的向量转换成10维，即对应10个类别，调用Softmax函数将其转换成10个类别的概率。
Weight_variable()和bias_ariable()为初始化权重和偏置的初始化函数，给权重制造一些随机的噪声来打破对称，而给偏置增加一些小的正值(0.1)来避免死亡节点
Cov2d()和max_pool_2x2()为定义卷积层与池化层，使用的为tensorflow自带的二维卷积函数与池化函数。
第一层的卷积层：
卷积：卷积特征提取采用5x5,输入为1维，输出为32维。
W_conv1 = weight_variable([5 ,5, 1 ,32]) # patch 5x5, in size 1, out size 32
conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1
激活：卷积之后使用ReLU作为激活函数。原因为增加非线性激活函数，增强拟合复杂函数的能力。
tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) # output size 28x28x32
池化：池化窗口的大小设置为了2x2, 窗口在每一个维度上滑动的步长也设置为了2x2，所以图像由28x28x32-->14x14x32。
max_pool_2x2(h_conv1)
第二层卷积，与第一层卷积类似，输入由图像变成第一次卷积后结果，输出图像由14x14x64-->7x7x64
两次卷积之后，是全连接层，输出为1024维的向量
全连接层中加入了Dropout防止神经网络过拟合，选择的Dropout概率keep_prob为0.5，但训练的时候每一个连接都有50%的概率被去除，测试的时候keep_prob为1，即保留所有连接。
再设置一层全连接，将上一步的到的h_fcl_drop转换成10个类别的打分，在使用Softmax函数将其转化成10个类别的概率。
3.定义损失函数(loss function)，选定优化器，并指定优化器优化损失函数
对于多分类问题，通常采用交叉熵(cross-entropy)作为损失函数。交叉熵的定义如下，其中y是预测的概率分布，y’是真实的概率分布：
选择交叉熵作为损失函数，但优化器选择自适应的优化器Adagrad，并把学习率设为0.0001。（Softmax回归函数实现mnist手写数字识别使用的为GradientDescentOptimizer梯度下降算法优化器）
4.对数据进行迭代训练
模型迭代训练1000次，每次从训练集中随机选出100个样本训练一次。每隔50次训练，打印模型的预测准确率。
5.在测试集上进行准确率评估。
每一次测试结果准确度的函数定义：
6.Mnist数据集在Softmax回归函数、深度神经网络DNN、卷积神经网络模型CNN下运行结果。
模型名称 | Softmax | DNN | CNN |
训练次数 | 1000 | 1000 | 1000 |
每次样本数 | 100 | 100 | 100 |
优化器 | GradientDescentOptimizer | AdagradOptimizer | AdamOptimizer |
学习率 | 0.5 | 0.3 | 0.0001 |
准确度 | 0.9128 | 0.9737 | 0.9681 |
1) Softmax回归函数预测准确度为92%左右,训练中会出现过拟合问题，准确度骤降至很低。
2) CNN实验中使用的卷积神经网络为官方demo，样本训练次数加大到20000次时，准确度可以达到99.37%。实验中原程序中卷积层的特征提取窗口大小、维度，池化层中的池化窗口大小、步长，实验中的优化器AdagradOptimizer学习率，都可以作为后续学习中的调参对象。
3) DNN实验中定义了addConnect函数， 4个参数中第1个参数是输入层矩阵Inputs；第2个参数是连接上一层神经元个数in_size； 第3个参数是连接下一层神经元个数；第4个参数是激活函数。
实验中添加第1个连接层，输入参数为784维的图片向量、神经元个数为784、连接下一层的神经元个数300，激活函数ReLU，并将其输出结果赋值给变量connect_1；添加第2个连接层，输入参数为connect_1、神经元个数为300、连接下一层的神经元个数10，激活函数ReLU，并将其输出结果赋值给变量predict_y，即标签预测值。如下图所示：
4) 优化器optimizer：实验中使用了GradientDescentOptimizer、AdamOptimizer，对比可得，AdagradOptimizer在此问题的收敛效果较好。
运行结果截图：
从左到右依次为：Softmax回归函数、DNN、CNN(其中CNN模型在工作站
