前言

今日完成了cs231n的所有作业，因为目前并没有一个很完善的讲解cs231n的作业的教程，因此我对每个作业都进行了讲解，留下这个导航页，以避免出现有问题四处碰壁无处解决的问题，同时如果有人对教程中的内容有疑问，也欢迎评论留言或者发邮件给我

视频课程

我看的是2017年的cs231n视频
视频链接

但是我做的作业是2023 spring 版本的，因此作业里的内容和课程里有些出入，不过问题不大，可以自学

原始作业

英文课程原版作业页面，有最基础的作业引导以及google Colab环境搭建的教程，我一开始也是colab做的作业，后来转成本地Pycharm做了，不过这玩意无所谓，选自己喜欢的就好了

原始作业集下载，可以在上面的页面中下载，也可以直接点击下面的链接下载，同时我也会在下面放上我写的作业内容的github链接

1. assignment1 下载
2. assignment2 下载
3. assignment3 下载

github链接

我写的cs231n作业的答案github链接，包含所有代码

讲解

作业讲解的链接

assignment 1

Q1 Q2 Q3

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131835777

Q4

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131903073

Q5

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/131978277

assignment 2

Q1

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132040116

Q2 batchnormalization

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132092685

Q3 dropout

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132116649

Q4 Convolutional neural network

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132122895

Q5 PyTorch on CIFAR-10

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132257684

assignment 3

Q1 Network Visualization

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132298485

Q2 Image Captioning with Vanilla RNNs

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132313055

Q3 Image Captioning with Transformers

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132510711

Q4 Generative Adversarial Networks

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132473069

Q5 Self-Supervised Learning for Image Classification

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132493354

Extra Credit: Image Captioning with LSTMs

https://blog.csdn.net/Leezed525/article/details/132536342