深度学习中的分类任务看似简单，但涉及到许多核心的数学原理和优化技巧。分类和回归的关系使我们能够从回归任务中借鉴经验，而softmax函数和交叉熵损失的应用则为我们提供了高效处理分类问题的方法。在实际应用中，理解这些理论基础能够帮助我们设计更加高效和准确的深度学习模型，解决各种复杂的分类任务。

这个阶段是儿童大脑发育最迅速的时期，大量的突触被创建，以支持孩子学习各种技能和理解复杂的外界环境。对于一些需要实时响应的应用，比如手机上的语音助手或自动驾驶，模型运行得越快，效果就越好。对于一些依靠电池供电的设备来说，模型剪枝可以延长电池的使用时间，这对用户体验非常重要。然后通过剪枝和微调，恢复或优化模型性能，可以在保留模型准确性的同时显著减少计算资源的消耗。使用 torch.nn.utils.p

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中最为常用的一种神经网络架构。其主要特点是利用卷积操作来提取图像中的局部特征，并通过多层卷积和池化逐步形成对全局的理解。卷积神经网络的优势在于它能够自动捕捉图像中的重要模式，并有效降低参数的数量，从而提升计算效率。关键点：卷积操作：核心在于使用卷积核扫描图像，提取局部特征。参数共享：通过共享卷积核参数，减少了模型的复杂度，避免过拟合。局部感受野：每个神经元只关

这个阶段是儿童大脑发育最迅速的时期，大量的突触被创建，以支持孩子学习各种技能和理解复杂的外界环境。对于一些需要实时响应的应用，比如手机上的语音助手或自动驾驶，模型运行得越快，效果就越好。对于一些依靠电池供电的设备来说，模型剪枝可以延长电池的使用时间，这对用户体验非常重要。然后通过剪枝和微调，恢复或优化模型性能，可以在保留模型准确性的同时显著减少计算资源的消耗。使用 torch.nn.utils.p