我在用神经元网络识别mnist数字时发现一个有趣的现象： 28*28的mnist数据集第一行是空出来的，都是0， 如果对于训练集的每一个样本，数字是几就把数字图像的第一行的第几个数字填成1 这样，训练集的前10个数字和训练集的标签是一样的 然后用神经元网络训练 结果集的前10个数字随机填一个1 这样识别率就非常的差了 总体来看，我只改变了mnist数据每个样本28*28个点中的一个点，就有效的干扰了神经元网络机器学习。[转]
