2020秋季软件工程班 (中国海洋大学 - 信息科学与工程学院)

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【第3次作业】卷积神经网络 [已截止]


DEADLINE: 2020/10/25 22:00

1. 视频学习

视频学习包括两章内容,视频我已经上传至QQ群,大家可以在群里下载

深度学习的数学基础

这部分不是特别重要,大家看看,科普下就好,看不太明白也没有关系

● 卷积神经网络

主要内容包括:

  • CNN的基本结构:卷积、池化、全连接

  • 典型网络结构:AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet

● (扩展学习)京东专家结合 pytorch 代码讲解 ResNet

B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1o7411f7UM

主要内容包括:残差学习的基本原理、恒等映射和Shotcut、使用 pytorch 实现 ResNet152

 

2. 代码练习

代码练习需要使用谷歌的 Colab ,大家有任何问题可以随时在群里 AT 我。

● MNIST 数据集分类

构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类。同时,还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。下载链接

要求: 把代码输入 colab,在线运行观察效果

● CIFAR10 数据集分类

使用 CNN 对 CIFAR10 数据集进行分类。下载链接

要求: 把代码输入 colab,在线运行观察效果

● 使用 VGG16 对 CIFAR10 分类

使用著名的VGG16网络对 CIFAR10 数据集进行分类。下载链接

要求: 把代码输入 colab,在线运行观察效果

 

3. 博客作业要求

完成一篇博客,题目为 “ 第3次作业:卷积神经网络 ” ,博客内容包括两部分:

【第一部分】视频学习心得及问题总结

根据视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题,针对大家的疑问,下次课会讨论一下,大家可提前把问题列出来。

【第二部分】代码练习

在谷歌 Colab 上完成 pytorch 上述代码,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读。

 

热爱学习,拒绝划水 ~~~


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没有需要提交作业的成员 (๑•̀ㅂ•́)و✧[BINGO!]