我进行了一项卷积神经网络（CNN）应用实验。我首先准备了自定义的农作物病害数据集，并将其与CIFAR-10一同用于评估LeNet、AlexNet、VGG、ResNet四种经典CNN模型。通过对比实验，我分析了各模型...

我通过一个实验应用了单层感知机。我使用PyTorch构建模型，在鸢尾花数据集上进行二分类任务。首先，在区分“Setosa”与“Non-Setosa”时，模型在测试集上达到了100%的准确率，证明了这两类数据...

我以个人项目经验为例，介绍了如何使用 Grad-CAM 技术对深度学习模型进行可解释性分析。这项技术通过生成热力图，能直观显示模型在进行图像分类预测时所关注的区域。我阐述了 Grad-CAM 的核心原...

我进行了一次多层感知机（MLP）的应用实验。我使用PyTorch构建了一个含隐藏层、ReLU激活和Dropout的MLP模型，在Fashion-MNIST数据集上进行服装图像分类。通过在GPU上训练，我探索了不同训练轮数...