文件名称：cs231n:斯坦福大学CS231N'18任务
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更新时间：2024-05-18 15:24:27
JupyterNotebook
Stanford cs231n'18 Stanfor cs231n是一门介绍CNN基础概念和知识的课程。这一课程前半部分的重点在于介绍组成CNN的各种模块，包括FC, Conv, Relu, BN等等。特别是在它的assignment1和2中，作者很用心的一步一步、循序渐进的带领初学者动手编程实现每一个模块。这样，在平时的工作中，我们不但可以像搭积木一样，将这些模块一层一层的叠加起来组成我们的CNN，更重要的是，我们可以更深入的了解数据在这些模块中是怎样流动的，以及梯度又是如何在这些模块中backpropagate的。基于此，在这里将学习cs231n课程中的学习心得记录下来，内容包括： 各个模块backpropagation公式的推导过程，以及在编写程序中遇到的问题解决过程。这一点很重要，因为在以后的工作中，不论是使用TensorFlow还是PyTorch,我们只需要考虑forward过程