下面回顧一下幾天的課程：第二天是使用前饋神經網路實現手勢的識別，這次實踐，本掉包俠就露怯了，自己就沒啥手寫網路的能力嘛，想換個卷積網路都要看別人的，真是提醒我要多加練習了。
第三，四天分別幫大家回顧了經典的卷積神經網路lenet，vggnet，實現了車牌識別和佩戴口罩識別。
第五天發布了競賽，是乙個**密度的檢測，訓練乙個目標檢測的模型，將人的數目統計出來即可，沒來得及做，用了官方提供的baseline計算密度圖的方式，倒是也調到了0.5。
第六天講了模型壓縮的知識，蒸餾，剪裁，nas等等，這些以後在課題中都會用到，也會考慮使用paddleslim這個工具。
最後:
百度 深度學習7日入門 CV疫情特輯
1.day01 新冠疫情視覺化 2.day02 手勢識別 class mydnn fluid.dygraph.layer def init self super mydnn,self init self.hidden1 linear 100,100,act relu self.hidden2 lin...
深度學習7日入門cv疫情特輯學習心得
直播內容包含兩個部分，理論和實踐，課後需要完成每次的作業和一次比賽。整個課程的內容還是比較豐富的，參加課程前還是需要掌握基本的python和深度學習基礎知識。其中幾次作業雖然標題不一樣，資料不一樣，本質上都是分類任務。day2對於不同的手勢進行分類，day3是對於切割後的車牌字元 省份簡稱和字母 數...
百度7日強化學習總結
基本概念包括 兩部分 agent智慧型體，environment 環境 三要素 state狀態，動作action，reward獎勵。agent學習兩種策略 基於價值的value based 隨機性策略，代表性的有sarsa，q learning,dqn 基於策略的policy based 隨機性策略...