定义softmax操作、softmax回归模型、交叉熵损失函数；计算准确率、训练模型、预测；以及一些python语法基础—eval(), model.train(), model.eval(), numel(),assert

数据预处理；常用的预处理方法；one-hot向量；使用K折交叉验证来选择模型并调整超参数；

4.2多层感知机的从零开始实现 & 4.3简洁实现

数据预处理；常用的预处理方法；one-hot向量；使用K折交叉验证来选择模型并调整超参数；

反向传播的理论推导，以及用pytorch实现一个简单线性模型的优化过程

从零实现softmax之——图像分类数据集的处理：读取数据集、可视化、小批量读取数据data.DataLoader