参加飞桨打卡营（深度学习7日入门-CV疫情特辑）体会

 

我以前接触的深度学习主要是基于c++语言编写的，也一直用的国外的caffe、darknet等，最近在微信上看到百度组织的免费打卡营，于是想深入学习一下百度的深度学习框架，通过几天下来有一些体会。

 

1. 理论指导实践。对于刚开是学习的一两天，理论和实践都比较简单，通过提供的示例代码都能完成打卡作业，但是到后面越来越发现，单靠示例代码很难完成作业，特别是想要取得好的实验效果还是需要理论实践来指导，比如动态图的相关概念、卷积神经网络各种参数的计算、卷积神经网络结构设计等等，如果没有理论支撑很难自由发挥。因此，以后还需要注重相关理论的学习。

2. 动手实践对于加深知识理解帮助极大。每天的实践作业对于理论知识都能够起到巩固作业，通过实践作业能够及时发现学习中存在的问题，便于纠正。

3. 互动学习下氛围更浓，效率更高。在微信交流群中，如果有问题可以及时和同学们沟通，讨论，指导老师讲解也很仔细，特别是直播课程中的实操环节，老师的讲解对于实践作业帮助很大，少走了很多弯路。

4. 百度的深度学习框架非常好用，上面也有很多免费的课程可以学习，帮助入门。

5. 提供了预训练模型管理与迁移学习工具PadddleHub，模型压缩工具PaddleSlim等实用的工具。

 

期待参加后续的目标检测、论文复现等打卡营！