MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践

（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；再得2分，否则再得0分； 源代码： import tensorflow.compat.v1 as