百度飞桨（paddle）学习心得

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习心得
为期21天的百度架构师手把手带你零基础实践深度学习课程暂一告落https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1297，通过这一阶段的学习，回顾这三周，首先通过预习课程，学习了python的基本语法与用法，也对python编程产生了浓厚的兴趣，进而我还需学习了数据处理常用的numpy库与一些深度学习所涉及的数学知识。在第一周的学习中我们从基础出发，通过一个简单的房价预测来带领我们走进深度学习的第一步，我们依次对数据处理-模型设计-配置训练-训练过程-模型保存几部分进行处理与设计，最后我们又通过paddle框架对房价预测进行重写，这样可以使我们更易于学习更能很好的预测出结果。

之后我们又学习了手写汉字识别，这里我们按照此分析图对每一部分进行详细的处理，对于数据处理部分我们依次：读入数据—划分数据集—生成批次数据—训练样本集乱序—校验数据有效性，在模块设计部分我们采用单层网络结构与均值方差的损失函数，在训练配置中通过自定义优化器，采用SGD算法来辅之计算学习率等一些参数来优化数据，训练过程和模型保存同上。

在第二周的学习上，我们分别学习了计算机视觉和目标检测YoloV3框架，通过计算机视觉的学习，我知道了什么是卷积神经网络，以及它所包含的五个常用模块：卷积、池化、激活函数、批归一化、Dropout。以及图像分类算法的经典模型结构，包括：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet，并通过眼疾筛查的案例展示算法的应用。在学习目标检测YoloV3，我才理解到一个好的模型对于一个程序来说的重要性，它可以大大简化代码，节约我们很多宝贵的时间。对于目标检测飞桨官方特意举办了一个AI识虫的练习赛https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/24，借此来检验一下我们过去一段时间的学习成果。
总结：虽然是第一次接触深度学习，第一次使用paddle框架，但是通过这一系列的学习，让我对深度学习与paddle框架有了一个全新的认识，凡是由简到难，当我坚持下来学完了整个课程，我替自己开心，真的学到了很多，不管是一条语句，一个函数，一个算法，还是一套思想，总之受益匪浅，很感谢百度飞桨举办此次活动。虽然伴随着AI识虫训练赛的结束，但是我还是会关注后续的课程学习，由于百度飞桨让我从此喜欢上了深度学习。