【Python学习笔记】b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类

【Python学习笔记】原作b站@同济子豪兄用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类

跟着b站@同济子豪兄的视频自学写的代码，内容是用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类

视频教程链接：【子豪兄Pytorch】二十分钟搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集时尚物品

个人运行效果图如下：
代码会放在CSDN仓库
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学习笔记：
可以自己调试隐含神经元的个数

损失函数最小：预测的标签和真实结果接近
早停：测试集最低的时候停止训练，（不要再读书，直接高考，反而分高，但是测试误差还是很高）
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SVM：支持向量机：找出不同类别中最大间距分隔面
RandomForests随机森林（集体智能）：很多棵不同的决策树集成在一起做决策
（名字很复杂，实际很简单）
和函数：低维数据映射到高维
一批一批导入图片和标签：minibatch梯度下降方法
6万张一起传进去训练量特别大，而且只能修改微小的权重（小碎步从青藏高原走到上海），如果每次都需要处理六万张图片的话会极大拖慢运行速度
每次只处理64张图片的话道路会曲折一些，但是随着数据量的增大最后还是会收敛到一个比较好的点
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DropOut方法：
0.2表示掐死百分之20的神经元（只操作隐含层，输入输出层不掐死）
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隐含层要兼顾输入和输出层
这个表格居然是自己画的，我没想到
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空格对齐要注意，不然会报错 unexpected indent

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很奇怪为什么这里没有try和if，可以有else（C#习惯了……）

后面查了是Python的语法：
这个for+else是python语法之一，还可以while+else，如果有break，则else不执行，如果有continue，则else执行

python中for…else 【详细讲解】（已看完，很清晰易懂）

很好的知识点教程帖子
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