构建一个至少含有1-2 层隐藏层的神经网络模型，解决手写的0-9 十个手写 数字的识别问题。神经网络模型构建过程中需要注意的几点： （1）数据集采用MNIST 阿拉伯数字手写体数据集。 （2）模型输入层的节点个数的设计。输入层的节点数目应该与输入的手写 体图片的大小相等。MNIST 手写体数据集中手写阿拉伯数字的图像为28×28 的 方形图。 （3）每一个隐藏层的网络节点数的设计。应该遵循特征提取与降维相统一 的原则。 （4）输出层的节点数。因为识别任务是0-9 的十个手写数字，所以输出层 应

（10分） MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例，动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型，并尝试采用不同超参数，让模型的准确率达到97.5%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传 评分标准： 1、完成MNIST手写数字识别的神经网络建模与应用，有完整的代码，模型能运行，准确率达97%以上；得6分；每下降一个百分点，少得1分； 2、准确率达97.3%以上；再得2分，否则再得0分； 3、准确率到97.5%以上；