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3クラス識別問題で学習データが1クラスあたり1個だと、極端な話、どこか2個の値を見て
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3クラス識別問題で学習データが1クラスあたり1個だと、極端な話、どこか2個の値を見てどっちも1なら"0"、どっちも0なら"1"、こっちが0でこっちが1なら"2"、みたいに**たまたま選んだ学習データに依存している**識別可能な箇所が**あって当たり前**で、それを見つけるだけで終わってしまう。
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ニューラルネットで学習させても**たまたま当てられるという程度の**パラメータが見つかったらもう学習が止まって
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ニューラルネットで学習させても**たまたま当てられるという程度の**パラメータが見つかったらもう学習が止まって（なぜなら当てられる=誤差がなくなるのだから）未知のデータは全然当てられないものしかできない。
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というだけの話。
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質問のmnist_test mnist_train は同じデータを忍ばせてないから、mnist_testを識別可能な学習ができるわけがないですね。（上の回答では無視しましたが）
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3クラス識別問題で学習データが1クラスあたり1個だと、極端な話、どこか2個の値を見て、どっちも1なら"0"、どっちも0なら"1"、こっちが0でこっちが1なら"2"、みたいに識別可能な箇所があってそれだけで識別可能。
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ニューラルネットで学習させても**たまたま当てられるという程度の**パラメータが見つかったらもう学習が止まってしまって（なぜなら当てられる=誤差がなくなるのだから）未知のデータは全然当てられないものしかできない。
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というだけの話。
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質問のmnist_test mnist_train は同じデータを忍ばせてないから、mnist_testを識別可能な学習ができるわけがないですね。（上の回答では無視しましたが）
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# 直接10個分のデータをリストとして保持
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training_data_list = test_data_list = [
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[5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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+
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,3,18,18,18,126,136,175,
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+
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+
26,166,255,247,127,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,30,36,94,154,170,253,(略)],
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+
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+
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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+
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+
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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+
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+
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
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+
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+
0,0,0,0,0,51,159,253,159,50,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,48,238,252,
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+
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+
252,252,237,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,54,227,253,(略)],
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+
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+
(略)
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+
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+
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(略)
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