优秀的程序员请你根据以下要求写出实验心得实验目的使用pytorch框架实现经典卷积神经网络lenet；学习模型的保存和加载；学习通过混淆矩阵分析模型分类性能实验要求使用pytorch实现lenet网络。 使用实验7的 fashion mnist 对lenet进行训练和测试。优化算法采用sgd或adam。 torchoptimsgd 或 torchoptimadam。可复用多层感知器的

实验心得：

本次实验是通过PyTorch框架实现经典卷积神经网络LeNet，并学习了模型的保存和加载，以及通过混淆矩阵分析模型分类性能的方法。通过实践，我深刻体会到了深度学习模型的训练和测试过程，并掌握了如何调节模型参数以获得最佳性能。

首先，我使用PyTorch实现了LeNet网络，并使用实验7的Fashion MNIST对其进行了训练和测试。在训练过程中，我采用了SGD和Adam两种优化算法，并分别绘制了训练和测试的损失函数曲线和分类正确率曲线。通过对比两种优化算法的表现，我发现Adam算法收敛速度更快，且最终的测试结果更好。

然后，我调节了BatchSize和学习率，并依据测试损失曲线的拐点确定了最佳模型，并保存了该模型。在使用测试集测试所保存的模型性能时，我使用混淆矩阵展示了模型的分类性能。通过混淆矩阵，我可以清晰地看到模型在不同类别上的分类情况，进一步分析模型的性能。

最后，我扩展了任务，以旋转的方式扩充了测试集，并在前述最佳模型上测试了扩充后的测试集的分类性能，并与扩充前的结果进行了比较，分析了其原因和对应的处理方法。通过扩充测试集，我发现模型的分类性能得到了明显的提升，这是因为扩充测试集可以增加样本的多样性，从而提高模型的泛化能力。

通过本次实验，我不仅掌握了PyTorch框架的使用，还加深了对深度学习模型训练和测试过程的理解，从而为今后的深度学习研究打下了坚实的基础