深度学习作业：从Pytorch分类器到CNN架构的实践

资源摘要信息:"EECE7398ADL:EECE7398深度学习作业的进展" 深度学习作业1 在EECE7398ADL的深度学习作业1中，学生陈明豪将重点练习使用Python语言和Pytorch框架编写和理解神经网络分类器。通过实际操作编写代码，学生将深入了解神经网络分类器的工作原理和关键概念，具体包括反向传播和梯度下降算法。 神经网络分类器工作原理 神经网络分类器是一种机器学习模型，它通过模拟人脑神经元的工作方式来学习数据的特征和模式。分类器由多层（至少包括输入层、隐藏层和输出层）相互连接的节点（神经元）构成。在训练过程中，神经网络通过前向传播将输入数据转化为输出结果，然后通过反向传播算法计算输出与实际结果之间的误差，并将误差逆向传播回网络中，以调整各层之间的连接权重，这个过程称之为梯度下降。梯度下降是一种优化算法，目的是最小化损失函数，从而提升模型的预测准确度。 Pytorch框架使用 Pytorch是一个开源机器学习库，主要用于深度学习研究和应用。它提供了高效的张量计算和动态计算图，使得构建和训练复杂的神经网络变得更为直观和灵活。学生需要熟悉Pytorch的基本操作，包括但不限于张量的创建与操作、自动求导机制、构建模型层等。通过Pytorch框架的使用，学生将能够顺利编写和运行深度学习模型代码。 作业1的用法 学生需要运行Python脚本`classify.py`来训练和测试模型。具体命令如下： - 运行命令`python classify.py train`用于训练模型。在训练时，可以使用参数`--train_path`指定训练数据的路径。 - 运行命令`python classify.py test xxx.png`用于测试模型。测试时可以指定任意大小为32x32x3（即宽度、高度、通道数）的图片。例如，如果要测试图片`example.jpg`，则命令为`python classify.py test example.jpg`。 深度学习作业2 在作业2中，学生将转向编写卷积神经网络（CNN）分类器。CNN是深度学习中一种常用的网络结构，特别适用于图像和视频识别等任务。CNN通过引入卷积层来提取输入数据的空间特征，并且通常包含多个卷积层和池化层交替出现的结构，以逐渐提取高层次特征。 CNN的工作原理 CNN通过卷积层实现局部感受野，使得网络能够识别输入数据中的局部特征。卷积操作涉及到一个卷积核（滤波器）在输入数据上滑动，并在滑动的过程中计算卷积核与数据片段的点积，输出的卷积结果进一步经过激活函数得到非线性特征。通过多个卷积层的堆叠，CNN能够捕捉到越来越复杂的特征表示。 学生在作业2中不仅要实现CNN的编写，还需要理解其工作原理，包括如何通过卷积操作提取图像的边缘、角点、纹理等特征。此外，学生还需要了解池化层的作用，该层通过降低数据的维度来减少计算量，并提升模型的泛化能力。 总结 EECE7398ADL深度学习作业的进展反映了学生在使用Python和Pytorch框架编写神经网络分类器和卷积神经网络分类器方面的学习和实践过程。通过完成作业，学生将获得深度学习模型构建和训练的实战经验，为未来在人工智能领域的深入研究和开发打下坚实的基础。