💻 Two Layer Net & CS231N作业解读 🎓

深度学习的旅程总是充满挑战与乐趣，特别是在CS231N课程中，通过构建两层神经网络（Two Layer Net），我们得以窥探机器学习的强大潜力。✨

首先，搭建模型时，理解输入数据（如图像像素）与输出标签的关系至关重要。每一层神经网络都像是一个“信息过滤器”，帮助我们从原始数据中提取特征。💡 通过反向传播算法（Backpropagation），我们可以不断调整权重，优化模型性能。这就像给机器人设定目标，让它学会如何更准确地完成任务！🎯

此外，在实际操作中，调试代码和可视化结果同样重要。使用Matplotlib绘制损失函数曲线，可以直观看到训练过程中的改进趋势。📈 每一次迭代，都是对知识的积累与技术的提升。🌟

最后，别忘了分享你的成果！无论是GitHub上的开源项目还是技术博客，都能让更多人受益于你的努力。🌐 让我们一起探索AI世界的无限可能吧！🚀