手动构建前馈神经网络实验

简介：
本实验旨在通过手动编程方式搭建简单的前馈神经网络，深入理解其架构与工作原理，并进行基本的数据分类或预测任务。 手动实现前馈神经网络以解决回归、二分类及多分类任务，并分析实验结果以及绘制训练集与测试集的损失曲线；利用torch.nn库来构建相同的模型并完成上述三类问题，同样地进行实验结果的评估和可视化工作；在处理多分类任务时尝试使用至少三种不同的激活函数，对比不同情况下模型的表现差异；进一步探讨隐藏层层数及各层单元数量对多分类效果的影响，并通过调整这些参数来进行一系列对照试验来分析其具体作用机制；对于实现中的dropout技术，在多分类问题上分别采用手工编程和torch.nn两种方式加以应用，观察并记录在各种丢弃率下的实验数据变化情况；类似地，针对L2正则化方法也进行同样的探索性研究以确定最佳惩罚项权重值。最后，对回归、二元及多元分类任务选择出效果最优的模型版本，并通过10折交叉验证来全面评估其性能表现，在提供最终综合评价的同时也要列出每一阶段的具体测试结果以便于详细分析。