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实验三 CNN网络实现

开始之前

我们在本次实验中使用jupyter Notebook进行实验， 请参考Jupyter Notebook使用， 按照文档中详细步骤进行操作，完成Jupyter Notebook的配置。

实验任务

本次实验包括两个任务： 1. 阅读实验任务一图像卷积中的内容，完成图像中目标的边缘检测练习(约60分钟) 2. 完成实验任务二，使用CNN进行图像分类(约90分钟)

任务一：图像卷积

下载任务一代码

在这个任务中，你将：

  1. 阅读并学习互相关运算，填充和步幅，多输入输出通道等知识
  2. 学习有关汇聚层的知识
  3. 完成图像像中目标边缘检测练习

主要内容包括：

  • 互相关运算
  • 填充和步幅
  • 多输入和输出通道
  • 汇聚层
  • 目标边缘检测

任务二：CNN图像分类

下载任务二代码

在这个任务中，你将实现卷积神经网络的基本架构，并完成图像分类任务

主要内容包括：

  1. 利用卷积神经网络实现图像分类
    • 了解 CIFAR-10 数据集
    • 实现卷积网络搭建
    • 完成卷积神经网络训练
  2. 尝试在MNIST数据集上使用CNN网络实现分类
  3. 实现卷积神经网络LeNet
  4. 了解批量规范化并应用

通过本任务，你将深入了解卷积神经网络架构，完成图像分类任务

实验提交

实验完成后，请提交以下材料：

  1. 运行成功的Jupyter Notebook文件
  2. 一份PDF报告，报告内容包括但不限于：
    1. 任务中的填充代码和相应实验结果
    2. 实验心得与体会

提交说明

  1. 本次提交的内容为: 实验三要求提交的内容，具体要求请参见实验网站（https://zhiweinju.github.io/nju-dl-lab-2025spring/）
  2. 提交的报告文件请以PDF文件格式上传到selearning网站，上传文件的文件命名格式为: 学号_姓名_实验三.pdf，比如：123456789_张三_实验三.pdf
  3. 其他提交文件（如 运行成功的Jupyter Notebook文件），请加上前缀: 学号_姓名_lab3_，比如: 123456789_张三_lab3_CNN_main.ipynb
  4. 本次提交的截止时间为 3月14日23:59:59
  5. 对于迟交的处理: 迟交一周以内，折扣系数为0.8，迟交超过一周，折扣系数为0.6，超过一个月停止接收提交，尚未提交者本次作业计0分