在原神经网络的基础上，修改神经网络的结构，使神经网络模型变得更加优秀，并给出最佳的网络结构。

修改神经网络结构的方法有很多，具体要看应用场景和数据集的不同。以下是一些常见的方法：

1. 添加更多的层或更多的节点：可以增加网络的深度和宽度，提高模型的表达能力。

2. 使用更好的激活函数：例如ReLU、LeakyReLU、ELU等，可以提高模型的准确性和收敛速度。

3. 使用正则化：如L1、L2正则化、Dropout等，可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。

4. 梯度裁剪：可以限制梯度的大小，防止梯度爆炸或梯度消失的问题。

5. 学习率衰减：可以逐渐减小学习率，使模型在训练后期更加稳定。

6. BN层：可以加速网络训练，提高模型的准确性和泛化能力。

最佳网络结构的选择需要根据具体场景和数据集来进行，可以通过交叉验证等方法来确定最佳网络结构。无法给出一个通用的最佳网络结构，因为不同的任务和数据集需要不同的网络结构。