计科机器学习实验课作业ML02

代码仅供参考，如果帮到你的话就点一个Star吧！

项目包含完整绘图，Accuracy Curve、Loss Curve、Confusion Matrix等
可通过固定变量法分析learning rate、neuron数量对神经网络模型表现的影响，并绘制相应图片
附加题采用PyTorch框架实现：

题目要求使用五个神经元输出结果，需要对数据集进行处理，在data loader接收枚举后，对label整除2更新，以满足网络输出

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 11 Commits
.idea		.idea
mnist_data/MNIST/raw		mnist_data/MNIST/raw
README.md		README.md
T2.1-AccumulateBP-2023.3-V2-stu.ipynb		T2.1-AccumulateBP-2023.3-V2-stu.ipynb
T2.1-Stand-BP-2023.3-V2-stu.ipynb		T2.1-Stand-BP-2023.3-V2-stu.ipynb
T2.2-WineTest-2023.3-stu.ipynb		T2.2-WineTest-2023.3-stu.ipynb
accumulate_bp.py		accumulate_bp.py
mnist_tf.py		mnist_tf.py
mnist_torch.py		mnist_torch.py
model.pth		model.pth
optimizer.pth		optimizer.pth
standard_bp.py		standard_bp.py
wine_data-2.csv		wine_data-2.csv
wine_data.csv		wine_data.csv
wine_tensorflow.py		wine_tensorflow.py

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