如何使用刚才定义的带有池化层的三层神经网络？

感谢您的问题。使用带有池化层的三层神经网络需要通过以下步骤：

1. 导入所需的库和模块，包括 numpy、tensorflow 和 keras。

2. 定义模型架构，包括输入层、三个卷积层、池化层和输出层。每个卷积层都需要指定卷积核大小、步长和激活函数，每个池化层都需要指定池化大小和步长。

3. 编译模型并指定损失函数和优化方法。

4. 对模型进行训练和评估，包括指定训练数据集、批次大小和训练次数。

以下是一个使用带有池化层的三层神经网络的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))