神经网络_Fashion_mnist_alexnet_CNN_

在本项目中，我们主要探讨了深度学习领域中的神经网络模型，特别是针对Fashion_MNIST数据集的应用。Fashion_MNIST是一个广泛使用的数据集，它包含10个类别的衣物图像，如T恤、裤子、鞋等，常用于替换传统的MNIST手写数字数据集，以增加模型的泛化能力。以下将详细介绍其中涉及的知识点： 1. **Fashion_MNIST数据集**：这是由Zalando公司提供的一个图像识别数据集，由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成，每个样本是28x28像素的灰度图像。这个数据集旨在作为机器学习和深度学习算法的基准，特别是对于图像分类任务。 2. **AlexNet**：AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中提出的深度卷积神经网络。它的成功打破了当时计算机视觉领域的纪录，推动了深度学习的广泛应用。AlexNet包含8层，其中包括5个卷积层和3个全连接层，以及池化层和ReLU激活函数。 3. **CNN（卷积神经网络）**：CNN是一种特殊的神经网络，特别适合处理图像数据。它通过卷积层来提取图像特征，池化层进行下采样，以及全连接层进行分类。卷积层通过共享权重来减少参数数量，池化层则降低了计算复杂度并保持模型的不变性。 4. **Softmax层**：在多分类问题中，Softmax层通常用作最后一层，将每个类别的得分归一化到0到1之间，形成概率分布。这使得模型可以预测出最可能的类别。 5. **线性层（Linear Layer）**：线性层是神经网络的基本组成部分，它通过对输入向量与权重矩阵进行乘法加偏置操作来实现特征变换。在全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。 6. **多层感知机（MLP）**：多层感知机是具有至少一个隐藏层的前馈神经网络，其结构由多个线性层和非线性激活函数（如ReLU）交替组成，能够学习非线性关系。 7. **PyTorch**：这是一个流行的深度学习框架，提供动态计算图功能，使得构建和调试复杂的神经网络模型更为方便。项目中的`.py`文件，如`Alexnet.py`和`Alexnet_pytorch.py`，很可能包含了用PyTorch实现的AlexNet模型。 8. **模型结构（Model_struct.py）**：此文件可能定义了神经网络模型的架构，包括卷积层、池化层、全连接层的配置。 9. **House_price_predict.py** 和 `linear_regression1.py`：虽然这两个文件名暗示它们可能涉及房价预测或线性回归，但根据给定的标签，它们可能被用作练习或示例，展示如何应用基本的机器学习技术。 10. **Conv.py** 和 **d21zh_pytorch.py**：这些文件可能包含卷积操作的实现或者PyTorch相关的教程或代码片段。 这个项目涵盖了深度学习的基础概念，包括神经网络模型的构建、Fashion_MNIST数据集的处理以及AlexNet的实现。通过这些文件，开发者可以学习如何利用PyTorch构建和训练深度学习模型，以及如何处理图像分类问题。