请根据给定的数据集，设计一个用于分类的深度神经网络。
数据集名称：手写数字数据集(MNIST)。
可以使用以下设计来创建一个用于分类的深度神经网络，对手写数字数据集 (MNIST) 进行分类：

1. 输入层：28×28=784个神经元，每个神经元代表图像的一个像素。
2. 隐藏层：可以有多个隐藏层，例如有两个隐藏层，每个隐藏层包含500个神经元。隐藏层可以使用ReLU激活函数，有助于加速学习过程。
3. 输出层：由于MNIST数据集有10个类别（数字0-9），因此输出层有10个神经元，每个神经元对应一个类别。使用softmax函数作为激活函数，将输出映射为0到1之间的概率值。

此外，还可以使用以下技术来提高分类准确率：

1. 批量规范化（Batch Normalization）：对于每一层的输入数据进行标准化，有助于解决梯度消失/爆炸问题，使网络更加稳定。
2. Dropout： 在训练过程中随机关闭一些神经元，减少过拟合。
3. 数据增强（Data Augmentation）：旋转、平移、缩放等操作，增加数据集多样性，有助于提高模型的泛化能力。