百度飞桨深度学习7日入门-CV疫情特辑营学习体会
duanduanwa 发布于2020-04 浏览:1857 回复:1
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七天的深度学习CV营即将结束,这次学习营采用B站直播互动式学习、由百度认证布道师、资深算法工程师双师授课,结合最新实战案例进行讲解, 24小时微信群、AI Studio课程讨论区答疑,学员可在AI Studio平台免费调试程序。这里,对课程学习做一个小结。
首先,从学习内容和实践项目来说,包括新冠疫情可视化,手势识别,车牌识别,口罩分类,PaddleHub体验,PaddleSlim模型压缩等,涵盖了CV在图像识别、分类和目标检测等方面的应用。理论知识讲解,从基本的机器学习概念和模型出发,较为详细的介绍了深度学习的发展和常用模型;实践作业的讲解,会给出基本的解决思路和模型搭建方法。理论和实践作业结合,逐步加深,从最简单的全连接模型实现手势识别,到LeNet实现车牌识别,VGGNet实现口罩分类,最后在比赛里要求综合所学实现人流密度检测。另外,介绍了PaddleHub预训练模型管理和迁移学习工具,以及利用PaddleSlim模型压缩工具,产出好用的小模型的思路和方法。可以说,这次学习营给出了深度学习项目由模型到落地的完整解决方案。
其次,从学习方式来说,采用了线上教学、讨论互动加线下实践(也可以全部在AI Studio平台跑程序)混合模式,互动活跃,学习的氛围非常浓厚。课程的讲授在B站直播,弹幕互动,讲师们深入浅出,学员的热情高涨,学员众多,甚至某天的直播都卡了,班主任不得不红包抚慰学员情绪。微信群里助教们答疑非常及时,也有一些高手学员进行互助,每天大家讨论调试程序、争取获奖都非常积极,感觉很多学员都拿出了高三的劲头。
七天的深度学习CV营即将结束,这次学习营采用B站直播互动式学习、由百度认证布道师、资深算法工程师双师授课,结合最新实战案例进行讲解, 24小时微信群、AI Studio课程讨论区答疑,学员可在AI Studio平台免费调试程序。这里,对课程学习做一个小结。
首先,从学习内容和实践项目来说,包括新冠疫情可视化,手势识别,车牌识别,口罩分类,PaddleHub体验,PaddleSlim模型压缩等,涵盖了CV在图像识别、分类和目标检测等方面的应用。理论知识讲解,从基本的机器学习概念和模型出发,较为详细的介绍了深度学习的发展和常用模型;实践作业的讲解,会给出基本的解决思路和模型搭建方法。理论和实践作业结合,逐步加深,从最简单的全连接模型实现手势识别,到LeNet实现车牌识别,VGGNet实现口罩分类,最后在比赛里要求综合所学实现人流密度检测。另外,介绍了PaddleHub预训练模型管理和迁移学习工具,以及利用PaddleSlim模型压缩工具,产出好用的小模型的思路和方法。可以说,这次学习营给出了深度学习项目由模型到落地的完整解决方案。
其次,从学习方式来说,采用了线上教学、讨论互动加线下实践(也可以全部在AI Studio平台跑程序)混合模式,互动活跃,学习的氛围非常浓厚。课程的讲授在B站直播,弹幕互动,讲师们深入浅出,学员的热情高涨,学员众多,甚至某天的直播都卡了,班主任不得不红包抚慰学员情绪。微信群里助教们答疑非常及时,也有一些高手学员进行互助,每天大家讨论调试程序、争取获奖都非常积极,感觉很多学员都拿出了高三的劲头。
最后,从个人收获看,本人的学习收获很大,通过讲师们的讲解加深了自己概念上的理解,还有了解了深度学习的进展和技术,特别是对模型调参方法有了更多认识。比如:数据增强----Data Augmentation,可以图像的随机左右翻转、上下翻转,或者镜像翻转一下;使用更复杂模型,如:模型加深(需考虑输入图像大小,图像尺寸小,没必要加太深)、增加层神经元数;防止过拟合,可以early stop---训练时准确率指标达到就停止,可以数据shuffle,打乱数据之间的顺序,让数据随机化,还可以权重正则化,批归一化(Batch Normalization),dropout等;还有比较简单的优化器调整,学习率调整,训练轮数调整等等。通过实践,特别是比赛,对调参炼丹有了更多体会,在BASELINE基础上,加深模型,测试的性能反而下降了。
总之,一周的学习短暂又充实,感谢百度提供的学习机会和AI Studio平台资源,也特别感谢讲师、助教和班主任的辛苦付出。当然,学员们也很辛苦,常常熬夜等GPU资源,希望以后平台能更稳定,满足越来越多学员的需求,也期待下一期的学习营。

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共1条回复 最后由用户已被禁言回复于2022-04
#2189******30回复于2020-04

加油,共同进步。

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