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
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