调整超参数，具体如下表1，重新实现MNIST数据集的图像分类，并展示预测结果

调整超参数是指在机器学习模型训练过程中，对模型中的关键设置进行实验性的改变，如学习率、批量大小、层数、节点数等，以优化模型性能和防止过拟合。在处理像MNIST这样的手写数字识别任务时，通常会用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。

表1所示的具体超参数调整可能包括：

| 参数 | 值范围 |
| --- | --- |
| 学习率 | [0.001, 0.01] |
| 批量大小 | [32, 128] |
| 激活函数 | ReLU, Leaky ReLU, Tanh |
| 正则化系数 | [0, 0.0001] |
| 迭代次数 | [5, 50] |
| CNN层结构 | 卷积层+池化层+全连接层 |

为了重新实现并展示MNIST分类结果，你需要按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：`tensorflow`, `numpy`, `matplotlib`, `tensorflow.keras`
2. 加载MNIST数据集：`mnist = tf.keras.datasets.mnist`
3. 数据预处理：归一化像素值，划分训练集和测试集
4. 定义一个CNN模型，设置表1中的超参数

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(..., activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(...),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(..., activation='softmax')
])

5. 编译模型，指定损失函数、优化器和评价指标
6. 训练模型：`history = model.fit(X_train, y_train, epochs=..., batch_size=...)`
7. 评估模型性能：`test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)`
8. 预测单个图像的结果：`prediction = model.predict_classes(new_image)`
9. 可视化一些预测示例和真实标签