卷积神经网络第三次作业

第一部分

视频学习总结：

本周的视频学习，主要内容就是卷积神经网络。这一部分的内容在上周的基础上，拓展了更多更深的内容。学习视频过程中，记录了学习笔记，对于卷积神经网络CNN的基本结构以及典型网络结构有了较为全面的学习。

但通过视频的学习，对于卷积神经网络的认识还是不够的，对于AlexNet、ZFNet等结构还只是处于大体了解基本原理，基本明白各结构间的区别。但更多地，关于如何合理地应用，可能还需要后续的继续学习。

部分学习笔记：

 

 

问题：学习了几种典型网络结构，但对于如何应用暂时不懂，还学要后续的学习。

第二部分

代码练习部分截图：

05_01_ConvNet.ipynb：

加载数据 （MNIST）

创建网络

在小型全连接网络上训练（Fully-connected network）

 

在卷积神经网络上训练

打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试

 

 05_02_CNN_CIFAR10.ipynb

 

 

 05_03_VGG_CIFAR10.ipynb

定义 dataloader

VGG 网络定义

网络训练

 

↑↑  这一步时，花费了很长时间，但应该是电脑的问题，其他同学并没有这个问题。

测试验证准确率