深度学习实践：PyTorch与CNN在MNIST手写体识别中的进度与下周计划

本周工作主要集中在深度学习实践以及卷积神经网络（CNN）的应用上，具体体现在以下几个方面： 1. **LeetCode刷题与语言技能提升**: 本周的工作包括在LeetCode平台上进行编程练习，目的是通过实际操作来加深对Python语言的理解和熟悉度，特别是与算法相关的部分，这有助于提高编程基础和逻辑思维能力。 2. **卷积神经网络（CNN）实践**: 学习的重点在于MNSIT手写体识别项目，使用了简单CNN模型。CNN在图像处理领域表现出色，它能够通过卷积层保留图像的空间信息，不同于传统的线性处理方式。卷积操作的核心是卷积核（Kernel），例如5x5大小的核用于对图像块进行3x3大小的滑动并进行元素相乘，这个过程能提取图像的特征。 - **特征提取**：卷积层是特征提取的重要部分，它通过对图像进行多次卷积操作，生成多通道特征图，这些特征反映了图像的局部结构和模式。 - **图像通道和尺寸变化**：在卷积过程中，图像的高度、宽度可能因步长（stride）和填充（padding）而变化，同时通道数也可能因卷积核的数量而增加或保持不变。 - **下采样**：通过降采样操作（如最大池化或平均池化）可以减小数据维度，降低计算复杂度，同时保留关键特征。 3. **MNIST手写数据集**: MNIST是常用的计算机视觉数据集，包含手写数字图片，被广泛用于初学者学习和测试CNN性能，因为其分类问题相对简单，但足以展示CNN的潜力。 4. **CNN模型升级**: 下一步的计划是改进现有的CNN模型，包括对MNIST任务进行更复杂的训练，以及尝试构建更深层次或更复杂的网络结构，以提高识别准确性和模型性能。 通过这些实践活动，周宣辰不仅在技术上深入理解了CNN，也在实际项目中锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。在未来的学习中，他将继续提升Python技能，并逐步探索更多高级的深度学习技术。