MNIST-Tensorflow-Code:它包含数据增强，交叉卷积，批量归一化，泄漏Relu，全局平均池，L2正则化，学习率衰减，He初始化，Tensorboard，保存，还原-源码

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g