---基于PyTorch的时尚物品的识别的研究

PyTorch作为业界知名的深度学习框架具有易上手，代码简洁等特点。本次研究通过PyTorch搭建四层全连接神经网络，分析Fashion-MNIST数据集中的六万张训练集图片和一万张测试集图片，通过Adam算法进行梯度下降法对数据进行训练，观察训练误差和验证误差随训练代数提高的变化。最后通过Dropout方法，解决了过拟合问题。

11月13日（周三）中午12:30在图书馆一层学习共享空间，计算机系褚荀老师将为大家作“基于PyTorch的时尚物品的识别的研究”学术讲座。

欢迎有兴趣的老师和同学参加！