北京交通大学《深度学习》课程实验2：前馈神经网络

简介：
本实验为《深度学习》课程第二部分，专注于构建和训练前馈神经网络，内容涵盖基础理论、案例分析及实际操作，旨在加深学生对该模型的理解与应用能力。 1. 手动实现前馈神经网络以解决上述回归、二分类及多分类任务，并分析实验结果，绘制训练集与测试集的损失曲线。 2. 利用torch.nn库来实现前馈神经网络，同样地完成前述三种类型的任务（回归、二分类和多分类），并进行相应的性能评估以及绘制出各数据集上的损失变化图。 3. 在执行多类别的实验时，尝试至少使用三种不同的激活函数，并通过对比不同激活方式下的表现效果来分析其对模型精度的影响。 4. 针对多类别预测任务中的神经网络架构设计问题，研究隐藏层层数及每层单元数量的变化如何影响最终的分类准确率。进行一系列对比实验以获取相关数据并加以深入讨论。 5. 在处理多类别的场景下，分别通过手动编码和使用torch.nn库来实现dropout技术，并考察不同丢弃概率对模型性能的影响；可以通过损失曲线展示这一过程的结果变化情况。 6. 同样地，在解决多个类别分类问题时，尝试手工编写代码以及利用torch.nn功能模块来引入L2正则化机制。探究惩罚项系数的不同取值如何影响训练和测试阶段的表现，并用图示的方式呈现出来。 7. 对于回归、二元及多元的预测任务，从上述实验中挑选出表现最佳的模型架构，然后应用10折交叉验证策略来评估它们的实际效果。除了给出最终结果之外，还需要以表格的形式详细列出每一折的具体成绩数据。