手写数字识别：简单深度学习模型构建教程

以下是一个简单的深度学习模型，用于分类手写数字图像：

1. 输入层：28x28像素的手写数字图像，共784个节点。

2. 隐藏层1：包含128个节点的全连接层，使用ReLU激活函数。

3. 隐藏层2：包含64个节点的全连接层，使用ReLU激活函数。

4. 输出层：包含10个节点的全连接层，使用Softmax激活函数，用于分类10个数字。

5. 损失函数：交叉熵损失函数，用于度量预测值和真实值之间的差异。

6. 优化器：使用随机梯度下降（SGD）优化器，用于最小化损失函数。

7. 训练过程：通过反向传播算法将损失函数的梯度传递回隐藏层和输入层，更新权重和偏置值，提高模型准确性。

8. 预测过程：将新的手写数字图像输入模型，输出最有可能的数字标签。