作业说明
- 在自己的机器上配置好 Pytorch 环境(不低于 1.0 版本);
- 阅读官方英文文档与教程，实现经典的卷积神经网络结构；
注意事项
- 初稿的最低要求是：使用某种 CNN 结构对 MNIST 数据集进行分类；
- 终稿的最终要求是：尽可能地选用不同的典型 CNN 结构刷高准确率，对比实验并分析；
- 可选任务1：Numpy 源码级实现两层全连接网络，熟悉反向传播(参考 CS231n 作业);
- 可选任务2：熟悉 GitHub, 尝试建立 Team 向 Models 库中贡献原始内容；
演讲内容
以下内容仅作为参考，目的还是考察学术演讲能力：
- 初级：经典 CNN 结构进一步研讨，结合自己的作业成绩；
- 中级：推荐阅读内容的三篇论文，任选其一解读；
- 高级：目标检测(或其它经典 CNN 应用) 模型综述。
提交格式
将所有需要提交的文件压缩至单个的 zip 文件(注意不是 rar 格式)，命名规范为：“MIL2019-姓名-实验五代码与报告.zip”
在压缩文件中必须有一个 readme.md 文件，对文件组织逻辑和内容进行说明。
将压缩文件作为邮件附件上传，并及时将邮件发送至助教的邮箱：acdoge.cao@gmail.com
(注：来自 QQ 邮箱的邮件会被拒收，非暑期班人员名单的邮件会被拒收)
截止日期
初稿截止时间：8 月 1 日(周四) 9:00 AM终稿截止时间：8 月 4 日(周日) 6:00 PM