第二次参加深度学习打卡营了，第一次是七天深度学习打卡营。

对于这次的最直观的感受就是，相对上次的入门营，这一次的打卡营难度要高很多。

这一次的人数以及规模都比上一次要大不少，百度AI studio的GPU算力资源为打卡营助力了许多，当然这一次的人数众多导致算力资源比较紧张，所以抢算力卡也成为了一项比较有乐趣的活动。

从这一次训练营中，我感受到了调参的乐趣。

最开始的口罩分类作业，我尝试了VGG与RESNET结构，但是得到的结果都很低。都不如直接使用几层fc的原代码的准确率高，后来一度很迷，直到CNN那节课后，经历了lenet与vgg的作业，知道了调整其他参数的重要性，才明白了自己的不足。于是最后的VGG作业调整参数准确率达到了1.0。

最有意思的还是做后的比赛，我是用了baseline的方法，经过十几次调整，最后结果只打到了0.41几，这证明自己的实力还是有限，需要进一步学习与提升。