设计多层感知机模型在Fashion-MNIST数据集上实现多类别分类任务的实验目的是什么？

设计多层感知机模型在Fashion-MNIST数据集上实现多类别分类任务的实验目的有以下几点：

1. 验证多层感知机模型在多类别分类任务上的性能表现。多层感知机模型是一种经典的深度学习模型，可以用于处理各种复杂的分类任务，包括多类别分类任务。

2. 比较不同模型参数对模型性能的影响。在实验中可以尝试调整不同的模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等等，来观察这些参数对模型性能的影响，从而得出最优的模型参数组合。

3. 比较多层感知机模型与其他深度学习模型在多类别分类任务上的性能表现。在实验中还可以将多层感知机模型与其他深度学习模型进行比较，比如卷积神经网络、循环神经网络等等，从而得出不同模型在多类别分类任务上的性能表现。

4. 探索多层感知机模型在实际应用中的可能性。在实验中，可以将多层感知机模型应用于实际场景中的多类别分类任务，如服装分类等，从而探索多层感知机模型在实际应用中的可能性。