您好！要减少PyTorch中MNIST分类的误差，可以考虑以下几个方面的优化：
数据增强：通过对训练数据进行随机变换，如旋转、平移、缩放等，可以增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。
调整模型结构：可以尝试增加或减少卷积层、全连接层的数量，或者调整卷积核的大小和数量，以找到最优的模型结构。
调整超参数：可以尝试调整学习率、批量大小、正则化参数等超参数，以找到最优的超参数组合。
使用预训练模型：可以使用在大型数据集上预训练的模型，如ImageNet上的模型，对MNIST数据进行微调，以提高模型的泛化能力。
集成学习：可以使用多个模型的预测结果进行集成，以提高模型的准确率。
希望这些建议能够对您有所帮助！
在PyTorch中，可以使用matplotlib库来绘制简单的曲线。以下是一个示例代码：
import torch
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集<...
在PyTorch中，您可以使用matplotlib库来绘制散点图。首先，确保已经安装了matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install matplotli...
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首先，确保...
在PyTorch中，可以使用torchvision.utils.make_grid()函数进行多图绘制。这个函数可以将多个图像拼接成一个网格图。以下是一个简单的示例：
首先，确保已经...
要使用PyTorch提高MNIST分类的准确率，可以尝试以下方法： 数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行随机变换（如旋转、缩放、平移等），可以增加模型...
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