使用img_16_10k进行简单深度网络模型搭建 数据集内含有特征和标签，其中标签是每行数据的最后一列 根据模型特征和标签特点，搭建合理的深度学习神经网络模型 将数据集中的10%作为验证集进行数据验证 选择合适的训练轮次和学习率，将模型进行训练 训练结束后，绘制模型的损失值变化图像以及准确率变化图像

好的，我理解了你的问题。首先，根据数据集的特点，我们可以考虑使用全连接神经网络进行建模。在这个问题中，我们使用的是img_16_10k数据集，数据集中包含特征和标签，其中标签是每行数据的最后一列。

这里我们可以使用Keras来搭建模型。以下是一个简单的模型搭建示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=16, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=50, batch_size=32)

# 绘制损失值变化图像
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['train', 'val'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制准确率变化图像
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['train', 'val'], loc='upper left')
plt.show()

在这个例子中，我们使用两个全连接层和一个sigmoid激活函数，以二元交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行模型训练。训练50个epochs，每个batch大小为32。我们将10%的数据作为验证集进行验证。

训练过程结束后，我们可以绘制模型的损失值变化图像和准确率变化图像，以帮助我们评估模型的性能。