- 实现三层神经网络模型进行手写数字分类，建立一个简单而完整的神经网络工程。通过本实验理解神经网络中基本模块的作用和模块间的关系，为后续建立更复杂的神经网络实验（如风格迁移)奠定基础。
- 利用高级编程语言Python实现神经网络基本单元的前向传播（正向传播）和反向传播计算，加深对神经网络中基本单元的理解，包括全连接层、激活函数、损失函数等基本单元。
- 利用高级编程语言Python实现神经网络构建，以及训练神经网络所使用的梯度下降算法，加深对神经网络训练过程的理解。
train_labels = self.load_mnist(os.path.join(MNIST_DIR, TRAIN_LABEL), False)
test_images = self.load_mnist(os.path.join(MNIST_DIR, TEST_DATA), True)
test_labels = self.load_mnist(os.path.join(MNIST_DIR, TEST_LABEL), False)
