练习0706

继续学习使用torch建立神经网络，今天主要集中在利用独热编码为图像分类。

遇到的问题：

1. torch.nn.NLLLoss()的特殊性，为了确保log数值计算的精度，我们需要额外在其之前利用torch准备的特殊优化函数进行log计算，如：LogSoftmax()
2. 全连接函数只适用于一维数据，在用其处理图像的时候注意将多维数据压平

主要收获：

1. 进一步掌握使用torch建立网络，对torch工具库有了更深的了解。
2. 明白了损失函数的选择并不只是为了区分数据训练损失的大小，还要注意损失函数自身的特性为反向传播带来的效果（如损失函数的导数）【误区】

1. 明白了训练神经网络并不是一味的追求最小化损失函数，损失函数本身也很重要。
2. 了解了特殊的神经网络结构适用于特定的数据类型，不可一味的追求参数的数量（如：全连接更适合一维数据，卷积层可以处理二维数据，从而带来平移不变性。）