原创 Paper | 从0开始学习卷积神经网络（二）—— 实例学习

主要观点总结

文章详细讲述了卷积神经网络的进阶学习，包括建立简单的图片识别卷积神经网络，使用MNIST数据集进行训练，并介绍了如何优化模型以提高训练速度。首先，通过加载数据集和建立卷积神经网络，然后定义训练函数进行训练，并将训练结果保存。接着，通过优化模型，包括调整alpha值、优化输出值、使用PyTorch架构，进一步提高了训练速度。最后，通过评估函数对训练效果进行评估，并展示了使用PyTorch架构训练的结果。

关键观点总结

关键观点1: 建立卷积神经网络

通过加载数据集，建立了一个简单的图片识别卷积神经网络，使用MNIST数据集进行训练。

关键观点2: 优化模型

通过调整alpha值、优化输出值、使用PyTorch架构，提高了训练速度。

关键观点3: 评估训练效果

通过评估函数对训练效果进行评估，并展示了使用PyTorch架构训练的结果。

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