不使用框架, 用python实现神经网络,识别mnist中的手写数字,使用Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术

实验目的及要求 目的:不使用框架, 用python实现神经网络, 学习算法最好的方法就是实现它, 掌握反向传播算法的推导及代码实现，掌握Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术。 要求:实现给定结构和指定初始化和学习算法的网络，不能使用现成的机器学习库，可以使用numpy库，对比1. 有无归一化。2. 有无batch-normalization。3. 有无dropout。的损失曲线和混淆矩阵。 实验环境及采用技术 实验环境：win