基于python类实现,手写数字识别， 三层网络【784,128,10】，损失函数softmax, epoch=200, 学习率0.01

基于Python和深度学习库如TensorFlow或Keras实现的手写数字识别，通常会构建一个简单的卷积神经网络(CNN)。这里描述的是一个基本步骤：

1. **数据预处理**：
首先，你需要加载MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字图像。数据需要转换成适合神经网络输入的张量，通常是灰度图像，大小为28x28像素。

2. **模型架构**：
- **输入层 (784)**: 接收每个图片的一维表示，因为每个像素都被展平到一维数组。
- **隐藏层 (128)**: 使用卷积层和池化层提取特征，例如 Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu') + MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)) 的组合。
- **全连接层 (128)**: 将卷积后的特征映射展开，然后通过一个完全连接层进一步处理。
- **输出层 (10)**: 最后，使用Dense层与softmax激活函数，对应10个类别（0-9），代表对每一个数字类别的概率预测。

3. **模型配置**：
- 损失函数：选择`sparse_categorical_crossentropy`，因为它适用于多分类问题且类别标签是整数形式。
- 优化器：SGD（随机梯度下降）或其变体Adam，这里是学习率设置为0.01。

4. **训练过程**：
- `fit` 函数会被用于训练模型，传入训练数据、验证数据、指定的epochs（200）、批量大小以及上述配置。

   model.fit(x_train, y_train, epochs=200, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

5. **评估**：
训练完成后，你可以使用`evaluate`函数计算模型在测试集上的性能。