一般使用两卷积，关于两层卷积，可以再深入了解下
softmax 回归
softmax 回归是二分类器logistic 回归的推广，是一种最简单的多分类器。softmax 回归分为两步，首先通过加权求和得到一张给定图片属于特定数字类的证据，如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类，那么相应的权值为负数，相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类，那么权值是正数。 下面的图片显示了一个模型的学习到的图片上每个像素对于特定数字类的权值。红色代表负数权值，蓝色代表正数权值
我们也需要加入一个额外的偏置量（bias），因为输入往往会带有一些无关的干扰量。因此对于给定的输入图片x它代表的是数字i的证据可以表示为
面向机器智能的tensorflow实践