请对以上代码的作用进行总结。首先，代码定义了全连接神经网络的每一层的数目，以及它们的激活函数。这些层类型包括输入层、隐藏层和输出层。该代码的目标是创建神经网络模型。为了使模型参数适用于具体应用场景，代码使用数据集来训练模型，提升准确性。训练过程使用的是随机梯度下降（SGD）优化算法。在训练之后，代码还试图找到模型的决策边界，用于判断输出结果。
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这段代码的主要作用是定义并训练一个全连接神经网络模型。它首先定义了网络中各层的数量和激活函数，包括输入层、隐藏层和输出层。接着，使用数据集对模型进行训练，以提高其准确性，训练过程中采用了随机梯度下降（SGD）优化算法。训练完成后，代码还尝试找到模型的决策边界，以便判断输出结果。
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