- v1:原始的三层网络,最基本的输入层 + 隐层 + 输出层,初始权重完全用随机来做;
- v2:在
v1
的基础上扩展到可以指定层数以及每层的节点数量,初始权重完全用随机来做; - v3:使用
pytorch
的构造三层网络,并尝试各种不同的激活函数、损失函数和优化器,以及补充标准化过程来查看各种效果; - v4:单数字生成器,使用
gan
进行训练,鉴别器选用v3
的网络;
在训练网络前先去 mnist_dataset
下下载指定数据集。
v1
的基础上扩展到可以指定层数以及每层的节点数量,初始权重完全用随机来做;pytorch
的构造三层网络,并尝试各种不同的激活函数、损失函数和优化器,以及补充标准化过程来查看各种效果;gan
进行训练,鉴别器选用 v3
的网络;在训练网络前先去 mnist_dataset
下下载指定数据集。