m0_52910424的博客

二维卷积实验手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）不同超参数的对比分析（2、空洞卷积实验使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）3、残差网络实验实现给定结构的残差网络，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使

网络优化实验：在多分类任务中分别手动实现和用torch.nn实现dropout,在多分类任务中分别手动实现和用torch.nn实现L_2正则化

手动以及使用torch.nn实现前馈神经网络手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务利用torch.nn解决上述回归、二分类、多分类任务在多分类任务中使用至少三种不同的激活函数对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响

要求动手从0实现 logistic 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）在人工构造的数据集上进行训练和测试，并从loss以及训练集上的准确率等多个角度对结果进行分析利用 torch.nn 实现 logistic 回归在人工构造的数据集上进行训练和测试，并对结果进行分析，并从loss以及训练集上的准确率等多个角度对结果进行分析- 要求动手从0实现 softmax 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）在Fashion-MNIST数据集上进行训练和测试，并从loss、训练集以及测试集上的准确率

Variable（变量），目前官方已经弃用variable了，tensor可以直接设置requires_grad=True，还是想发出来