[인공지능 4강] MNIST - DNN

히든레이어를 늘려서 정확도를 좀 더 높혀보도록 하자. 저번 포스트의 히든레이어를 1개에서 2개로 늘린 코드이다.

히든 레이어가 증가하면 그 만큼 가중치 변화량에 민감해진다. 따라서 전 포스트와는 달리 tf.random_normal 을 써서 무조건 0으로 초기화하지 않도록 한다.

그리고 학습 횟수를 단계별로 반복하도록 해서 정답률의 변화를 실시간으로 볼 수 있도록 수정했다. 실행해보면 93% 언저리로 왔다갔다 함을 볼 수 있다.

그렇다면 히든 레이어를 더 추가해보도록 하자. 히든 레이어가 3층이 되었고, 히든 레이어 사이의 활성함수를 softmax에서 sigmoid로 바꾸었다.

확실히 레이어를 하나 더 얹고, 활성함수도 더 최적화 된 것으로 바꾸..........