这一节我们主要学习

• 用 Keras 2.0 构建一个最基础的全连接前馈网络来实现手写数字识别

• 损失函数的几种选择：https://keras.io/objectives/

• 优化器选择：SGD, RMSprop, Adagrad, Adadelta, Adam, Adamax, Nadam

• 保存和加载模型： http://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-save-a-keras-model

• 测试：1. 有测试集的情况下算正确率（score[0]:损失，score[1]:正确率） 2. 只有输入的情况下做预测。