实验中，采用iris分类数据进行测试。其中共有4种特征，3种类别。设置的网络参数为输入层为4(特征数)，隐藏层设置了1层。神经元个数为8，输出层为3(类别数)，激活函数采用的是sigmoid函数。训练的时候设置的mini_batch_size大小为120（训练样本个数），迭代次数为2000，采用的权重更新策略为批量梯度下降法。最终得到的训练模型在测试数据上进行测试，测试的准确率为1。过程中的验证集准确率变化见图3。在迭代到达600次的时候基本已经稳定，说明该网络结构得到的准确率大致就在这个范围。
