diff --git a/dygraph/mnist/README_cn.md b/dygraph/mnist/README_cn.md
index 5ce5c02b2a45ec1d490beceaa14e6c2ed21122a9..eed6c362cde15e9edb2ad9bbd1d4d41c5a8dabd9 100644
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+++ b/dygraph/mnist/README_cn.md
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 # MNIST
 当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。
-本页将介绍如何使用PaddlePaddle在DyGraph模式下实现MNIST，包括[安装](#installation)、[训练](#training-a-model)、[模型评估](#evaluation)。
+本页将介绍如何使用PaddlePaddle在DyGraph模式下实现MNIST，包括[安装](#installation)、[训练](#training-a-model)、[输出](#log)。
 
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 ## 内容
 - [安装](#installation)
 - [训练](#training-a-model)
-- [模型评估](#evaluation)
+- [输出](#log)
 
 ## 安装