使用Pytorch构建FNN昆虫识别分类教程

资源摘要信息:"本项目是一个基于Pytorch框架实现的前馈神经网络（FNN）昆虫识别分类系统。该系统采用Python编程语言，通过构建和训练一个深度学习模型来进行昆虫图像的分类识别。项目代码经过验证，功能稳定可靠，适用于计算机相关专业的学生、教师以及企业员工进行学习和研究。代码文件包括一个详细的实验报告和对主要代码的详细注释，旨在帮助使用者理解网络模型的构建、训练过程和参数调整方法。 网络模型部分，主要通过一个名为`main.py`的Python文件来实现，其中定义了一个前馈神经网络类`FNN`，该类继承自`nn.Module`。模型的输入层接受2个特征值（在本项目中对应昆虫图像的宽度和高度），输出层有3个神经元，对应3种不同的昆虫类别。隐藏层的宽度由一个列表`[2,*[_wide]*_depth,3]`定义，其中`_wide`是隐藏层神经元的数量，`_depth`是隐藏层的深度。模型使用线性函数和激活函数`act`进行前向计算，通过`Logsoftmax`函数将输出层的值归一化到概率。反向传播阶段使用对数损失函数`NLLLoss`计算损失，通过`Adam`优化器更新网络参数，学习率设定为0.0025。 性能评估方面，`pred`函数用于评估模型的预测性能。该函数将模型的预测结果与实际标签进行比较，计算准确率，并且在绘图时会用不同颜色区分正确和错误的预测结果。类别标签为0、1、2的昆虫分别用红色、绿色、蓝色表示，而预测错误的用黑色表示。 为了减少模型性能波动，实验采用了三次重复实验的方法，并计算平均准确率作为最终性能指标。实验过程包括模型搭建、训练和测试等步骤，训练次数由参数`_epochs`控制，实验重复次数由变量`_times`定义。 参数调整部分，项目通过多次实验对比，选择了合适的网络宽度`_wide`和隐藏层深度`_depth`。实验中没有单独设立验证集，因为数据量较少。随机打乱的数据集分为训练集和测试集，分别用`1-training`和`1-testing`文件夹进行标识。 文件列表中包含了实验报告文件`报告FNN.md`，其中详细描述了实验过程、结果和分析；还有实验源代码的备份文件夹`FNN`，以及一个标记为`我真的很好看.txt`的文件，可能是一个非技术性的描述或说明文件。同时，`source_code_all_bk`文件夹可能包含了所有源代码的备份。 标签中提到的"毕业设计"和"课程设计"表明，这个项目可以作为大学生的毕业设计或课程设计的参考。Python和FNN网络的标签说明了项目使用的编程语言和技术栈。"昆虫识别"则直接指出了项目应用的领域。 在下载和解压项目文件时，需要注意不要使用中文命名项目路径，以避免可能出现的路径解析错误。项目开发者鼓励用户在使用过程中遇到问题或有建议时及时私信沟通，以便得到帮助解答。"