神经网络设计是机器学习领域的重要环节，通常包括从数据预处理、模型选择、网络架构设
计、训练到模型优化的完整流程。下面是一个简化的神经网络设计案例，展示了如何设计和
实现一个用于手写数字识别的神经网络。
案例背景
目标是设计一个神经网络，用于识别 MNIST 数据集中的手写数字。MNIST 数据集包含 60,000
个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本是 28x28 像素的灰度图像，表示数字 0 到 9。
1. 数据预处理
数据加载与可视化：
- 先从数据集中加载训练集和测试集，并可视化部分图像数据，以确保数据加载正确。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 可视化部分图像
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(train_labels[i])
plt.show()
数据标准化：
- 将图像像素值从 0-255 缩放到 0-1 之间，以加快训练速度。
python
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
2. 模型选择与网络架构设计
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