从训练时间、预测精度、Loss变
手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果
1.2 torch.nn实现二维卷积实验
使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、 预测精度、Loss变化等角度分析
1.3 超参数对比分析
不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr
来源:matlab_python22
手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果
1.2 torch.nn实现二维卷积实验
使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、 预测精度、Loss变化等角度分析
1.3 超参数对比分析
不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr
来源:matlab_python22