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深度学习-基于(Pytorch)卷积神经网络对多分类实验分析
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本次实验利用CNN对类别数据集进行分类，并掌握卷积神网络搭建的过程，了解卷积模块，池化模块，Batch Normalization模块，激活函数等各个模块的原理，以及对图像进行卷积操作，池化操作等计算方法与过程；对每次训练损失进行可视化，不断调整参数，例如优化器的选取、学习率等；通过混淆矩阵来评判分类结果好坏。 数据集描述实验使用的类别数据集有6400张大小不统一的彩色图片，这些彩色图片归属八个类别，该类别包括猫、狗、飞机、花、水果、摩托车、汽车、人；每个类别含有800张图片。
https://blog.csdn.net/hello15617900040/article/details/124894929
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