• 可以使用该程序构建任意层数、任意神经元数目的神经网络(只要内存足够！)
• 理论上讲，只要输入采用one-hot encoding的方式，任务目标为有监督的多分类，该网络都可行

• CMake==3.13.4
• GCC==8.3.0
• Eigen==3.3.8

程序在上述环境下可编译通过并正确运行。

以MNIST数据集为例：

• 5层网络
• 神经元数目分别为{784, 64, 128, 64, 10}
• (-1,1)均匀分布初始化w和b
• 步长eta取0.1
• 步长衰减系数alpha取0.9
• 训练30次

我运行的那一次：

训练集准确率：0.991367

测试集准确率：0.9682

1. 李航《统计学习方法》(第二版)
2. Michael Nielsen《Neural Networks and Deep Learning》http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html