该网络结构实际上是一个多层感知器（MLP）结构，即输入层、隐藏层和输出层三层结构。输入层的大小由决定，即输入图像的像素数。在 MNIST 数据集中，每个图像是 28x28 像素的灰度图像。隐藏层使用了一个线性层 (nn.Linear)，其中包含个神经元。这意味着有 1000 个隐藏层神经元，每个与输入层的每个像素连接。每个隐藏层神经元后面连接了一个 Leaky 脉冲神经元 (snn.Leaky)，

该网络结构实际上是一个多层感知器（MLP）结构，即输入层、隐藏层和输出层三层结构。输入层的大小由决定，即输入图像的像素数。在 MNIST 数据集中，每个图像是 28x28 像素的灰度图像。隐藏层使用了一个线性层 (nn.Linear)，其中包含个神经元。这意味着有 1000 个隐藏层神经元，每个与输入层的每个像素连接。每个隐藏层神经元后面连接了一个 Leaky 脉冲神经元 (snn.Leaky)，

在神经科学和其他领域的研究中，面对大量的统计检验时，多重比较问题是不可忽视的挑战。随着研究涉及的变量数量和检验次数的增加，错误的统计结论，特别是假阳性结果的概率也会显著上升。为了避免这种问题，多重比较校正方法成为确保研究结果可靠性的关键。本文探讨了多重比较问题的背景和机制，特别是在神经科学研究中的应用，介绍了如何通过 Bonferroni 校正 和 FDR 校正 等方法控制假阳性率，并通过具体的代

该网络结构实际上是一个多层感知器（MLP）结构，即输入层、隐藏层和输出层三层结构。输入层的大小由决定，即输入图像的像素数。在 MNIST 数据集中，每个图像是 28x28 像素的灰度图像。隐藏层使用了一个线性层 (nn.Linear)，其中包含个神经元。这意味着有 1000 个隐藏层神经元，每个与输入层的每个像素连接。每个隐藏层神经元后面连接了一个 Leaky 脉冲神经元 (snn.Leaky)，