【Python学习笔记】原作b站@同济子豪兄 用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类
跟着b站@同济子豪兄的视频自学写的代码，内容是用pytorch搭建全连接神经网络，对Fashion-MNIST数据集中的时尚物品进行分类
视频教程链接：【子豪兄Pytorch】二十分钟搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集时尚物品
个人运行效果图如下： 代码会放在CSDN仓库 学习笔记： 可以自己调试隐含神经元的个数
损失函数最小：预测的标签和真实结果接近 早停：测试集最低的时候停止训练，（不要再读书，直接高考，反而分高，但是测试误差还是很高）
SVM：支持向量机：找出不同类别中最大间距分隔面 RandomForests随机森林（集体智能）：很多棵不同的决策树集成在一起做决策 （名字很复杂，实际很简单） 和函数：低维数据映射到高维 一批一批导入图片和标签：minibatch梯度下降方法 6万张一起传进去训练量特别大，而且只能修改微小的权重（小碎步从青藏高原走到上海），如果每次都需要处理六万张图片的话会极大拖慢运行速度 每次只处理64张图片的话道路会曲折一些，但是随着数据量的增大最后还是会收敛到一个比较好的点
DropOut方法： 0.2表示掐死百分之20的神经元（只操作隐含层，输入输出层不掐死）
隐含层要兼顾输入和输出层 这个表格居然是自己画的，我没想到 空格对齐要注意，不然会报错 unexpected indent
很奇怪为什么这里没有try和if，可以有else（C#习惯了……） 后面查了是Python的语法： 这个for+else是python语法之一，还可以while+else，如果有break，则else不执行，如果有continue，则else执行
python中for…else 【详细讲解】（已看完，很清晰易懂）
很好的知识点教程帖子 https://mbd.baidu.com/ug_share/mbox/4a83aa9e65/share?product=smartapp&tk=19feede0ac954aae806d477a169c43d6&share_url=https%3A%2F%2Fyebd1h.smartapps.cn%2Fpages%2Fblog%2Findex%3FblogId%3D123796020%26_swebfr%3D1%26_swebFromHost%3Dbaiduboxapp&domain=mbd.baidu.com
（已解决）Init错误：
知识点教程帖 https://blog.csdn.net/qazwsxrx/article/details/107936711 看了一下，果然如此，Init的问题
Labellist这个地方正则化莫名其妙的报错，复制源代码又对了
看了几个帖子说这个列表怎么怎么写有啥不一样的地方，没太明白，先放着，以后如果再遇到再反复看 最终结果：
参考阅读
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