第2全結合層（読み出し層）

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

第2全結合層では、第1全結合層で得られたベクトルにsoftmax関数を適用している。 これにより、得られた訓練データが、MNISTの例においては、どの数字に当てはまるか、すなわちどの正解ラベルに分類される確率が高いかを判断する。