Assignments

Stanford - Spring 2023 - The Assignments of CS231n: Deep Learning for Computer Vision

I finish the assignment by using drive of Google and the colab.

I answered the inline questions in Chinese.[中文]

Continue to update my work till finish all assignments.

1. Assignment 1 finished on 23-05-15.
2. Assignment 2 finished on 23-06-17.

中文

这是斯坦福2023春季课程CS231n的作业部分。

使用的是Google的drive与colab进行的整个实验，并用中文回答了jupter的行内问题。

将会继续更新直到完成所有作业。

目前完成：

1. 作业1于23-05-15完成。
2. 作业2与23-06-17完成。(在pytorch.ipynb中选取模型并训练模型，花费了很多时间)

发现不同：

在Assignment1中，Q4:Two-Layer-network和Q5:feature使用到TwoLayerNetwork()类，这个类存在在fc_net.py中，这个类没有train()方法，所有和以往的作业有所不同(往年的作业中有neural_net.py类，并且今年Q4像Assigment2中的Q1: Multi-Layer Fully Connected Neural Networks)

在Assignemnt2中，Q5:PyTorch中需要自行训练一个准确率大于70%的模型，我主要使用了AlexNet 和 VGGNet 中的一些方法，就已经花费了很长时间，最高在验证集上达到83%。希望可以考虑GoogleNet 中的Inception模块(version1 - version4)，以及ResNet 中的残差模块，达到85%以上的准确率。