很高兴参加了百度组织的”深度学习7日入门-CV疫情特辑“训练营，此次训练营是基于百度的深度学习框架PaddlePaddle。这次学习收获还是挺多的。

首先，我不是一名搞开发的程序员，对于飞桨（PaddlePaddle）的了解也很少。只是因为对人工智能比较感兴趣就果断报名，而这方面相关知识（Python和PaddlePaddle）的基础为0。但是在这次训练中，让我的深度学习实现了从0到1跨越。开始接触python，并且利用python去爬取数据，让数据可视化，进而配置DNN、CNN、VGG网络。了解到全连接神经网络、卷积神经网络等结构。一步一步接近深度学习。深度学习三步走，如图

在日常的学习训练中，才知道理论的重要性，就比如配置网络结构，只看老师这样做，却不是真正理解这样的配置对后期调参有何影响。 在谈谈我个人的调参优化方法，都是先固定训练迭代次数（num）,在学习率（lr）0.001乘以10和除以10这个大范围调整，来确定一个合适的学习率范围，然后在调整迭代次数，最后在适当修改训练时每个批次的大小（batch_size）。当然每次调参都需要耐心，因为调参优化是需要很长时间的。

最后，非常感谢各位讲师、班主任以及各位助教小哥的辛苦付出。希望百度的AI社区越来越好，为国人提供更好的AI资源，实现国人在AI领域的弯道超车。