Implement Model A (standard CNN)
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@Sandali0726 已经在做这个了。
开始于 2026年10月12日。
评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 68/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python, pytorch
调研方向
在 src/models.py 中工作，基于 issue #12 引入的 conv_bn 辅助函数构建 ModelA，因此请先确认 #12 是否已合并。堆叠四个 Conv3x3-BN-ReLU-MaxPool 模块，宽度分别为 32/64/128/256，然后依次接 nn.AdaptiveAvgPool2d(1)、Dropout(0.3)、Dense(64)、ReLU 和 Dense(3)。当形状为 (2,3,64,64) 的输入返回形状 (2,3)，且可训练参数数量约为 405k 时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
4 x [Conv3x3-BN-ReLU-MaxPool] with widths 32/64/128/256 -> GAP -> Dropout(0.3) -> Dense(64) -> ReLU -> Dense(3).
Files: src/models.py
Tasks
-
class ModelA(nn.Module)built fromconv_bn - Use
nn.AdaptiveAvgPool2d(1)(GAP) instead of Flatten - Docstring listing the output shape after each stage
Done when
Forward of (2,3,64,64) returns (2,3); about 405k trainable parameters.
Depends on
#12
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 2 小时 30 分钟
- 30 天内合并 PR
- 23
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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