BP神经网络做手写数字识别误差较大
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最开始是sigmoid作激活函数结果准确率基本有80%，但换成tanh作激活函数后部分数字的识别达到90%但另外一些的却是0.，然后增加训练次数，或者增加隐层神经元都试过了没用，求大神说明一下原因，按书上的理论tanh不是更好吗
CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deep learning太火了，CNNs也往这里面靠。虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。 参考技术A 对的啊，我也是这么认为追问这么是怎么？
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