在不超过10000个参数的情况下，MNIST的验证准确率达到99%

MNIST是一个常用的手写数字识别数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。在不超过10000个参数的情况下，达到99%的验证准确率可以通过以下方式实现：

1. 深度学习模型：使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为模型架构。CNN在图像处理任务中表现出色，能够提取图像的局部特征并进行有效的分类。可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来构建和训练模型。
2. 数据预处理：对MNIST数据集进行预处理是提高准确率的重要步骤。可以进行图像归一化、降噪处理、数据增强等操作，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
3. 模型优化：使用合适的优化算法和超参数调整来提高模型的性能。常用的优化算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam等。通过调整学习率、批次大小、网络层数、卷积核大小等超参数，可以进一步提高准确率。
4. 正则化技术：为了防止模型过拟合，可以使用正则化技术如L1正则化、L2正则化、Dropout等。这些技术可以减少模型的复杂度，提高泛化能力。
5. 模型集成：通过集成多个模型的预测结果，可以进一步提高准确率。常用的集成方法包括投票法、平均法、堆叠法等。

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