本实验报告涵盖五个深度学习实验，探索深度学习环境搭建、数据处理、模型构建与评估等关键环节。

实验一：深度学习环境配置

  • 搭建深度学习实验环境，安装必要软件和库（如Python、TensorFlow、PyTorch等）。
  • 测试环境配置，确保软硬件协同工作。

实验二：特征数据集制作和PR曲线

  • 利用公开数据集或自行收集数据，进行数据清洗、特征提取和标注等预处理操作。
  • 划分训练集、验证集和测试集，并生成PR曲线评估模型性能。

实验三：线性回归及拟合

  • 构建线性回归模型，学习输入特征与目标变量之间的线性关系。
  • 使用梯度下降等优化算法训练模型，并分析模型的拟合效果。

实验四：卷积神经网络应用

  • 构建卷积神经网络（CNN）模型，应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。
  • 探讨不同网络结构、参数设置对模型性能的影响。

实验五：生成对抗式网络应用

  • 构建生成对抗式网络（GAN）模型，学习数据分布并生成逼真的样本。
  • 探索GAN在图像生成、风格迁移等领域的应用。

每个实验均包含详细的代码实现和结果分析，展示了深度学习技术在不同场景下的应用。