榴红八色鸫

摘要： 本文以区分CIFAR-10数据集中的鸟和飞机图像为实战目标，通过PyTorch完整演示深度学习流程。首先加载数据并预处理：将PIL图像转为张量，计算通道均值与标准差进行标准化，筛选出目标类别构建简化数据集；随后设计输入层(3072)→隐藏层(512)→输出层(2)的全连接网络，使用小批量梯度下降优化，选择适合分类任务的NLL损失函数。经过100轮训练，验证集准确率达81.3%。但该模型存在参数冗余（150万+参数易过拟合）、对图像空间结构不敏感等局限，因此下一篇将引入卷积神经网络解决这些问题。 阅读全文