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摘要： 1、损失函数的作用： （1）计算实际输出和目标输出之间的差距； （2）为我们更新输出提供一定的依据（也就是反向传播） 官网链接：https://pytorch.org/docs/1.8.1/nn.html 2、损失函数的使用 2.1、L1Loss 注：reduction = “sum” 表示求和 / 阅读全文

摘要： 1、神经网络图 输入图像是3通道的32×32的，先后经过卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、卷积层(5×5的卷积核)、最大池化层(2×2的池化核)、拉直、全连接层的处理，最后输出的大小为10。 注：（1）通道变化时通过调整卷 阅读全文