SpatialTransformerNetworksOnMNIST
本项目使用Pytorch教程SPATIAL TRANSFORMER NETWORKS TUTORIAL的代码， 并加以修改。主要用来通过理论和实践来学习Spatial Transformer Networks。
实验的目的是在MNIST数据集上构建一个常规卷积+全连接层的分类模型，并将Spatial Transformer Networks插入，进行MNIST分类。
先安装requirements.txt文件中的库
然后直接运行main.py文件即可
- 代码会从Internet下载MNIST数据集，所以请保持网络畅通
- 每训练一个epoch，都会调用visualize_stn将SpatialTransformerNetworks前后效果保存到visual/文件夹下
- 训练结束后，会调用loop.show()将Test Acc变化曲线保存到result.jpg中
Spatial Transformer Networks对MNIST的“纠正”效果（epoch=20时的效果）
Test Acc
