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资源包括:论文,代码以及数据!【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器,并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器,并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能:线性回归分类器;全连接人工神经网络分类器;卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择,不要雷同。报告要求如下: 问题定义:Cifar-10数据集和分类问题的定义,对求解问题进行建模。 算法设计:介绍三种分类器的设计细节。 实验结果:对三种分类器的性能,以及超参数的选择进行评估。 字数要求:不少于2500字(不得包含任何程序代码)
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