AI Studio 飞桨 零基础入门深度学习笔记6.4-手写数字识别之网络结构概述经典的全连接神经网络卷积神经网络
AI Studio 飞桨 零基础入门深度学习笔记6.4-手写数字识别之网络结构概述数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28 × 28的像素值，输出是0-9的数字标签。而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如 图1 所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）。但手写数字识别任务的输入像素
