TensorFlow MNIST手写数字识别：像素归一化后精度骤降的解析与修正
在使用TensorFlow进行MNIST手写数字分类时，许多开发者可能会遇到一个棘手的问题：对图像像素进行归一化处理（通常除以255.0）后，模型训练精度却异常低下。本文将深入分析此问题，并提供有效的解决方案。
问题描述：
假设我们使用TensorFlow构建了一个简单的线性模型用于MNIST数据集分类。在对图像像素进行归一化预处理后，模型训练精度却远低于预期。 这与直觉相悖，需要找到根本原因。 以下代码片段展示了问题所在：
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=y_pred)) + 0.01 * tf.nn.l2_loss(w)
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