作业帖

百度深度学习集训营已经正式开营，每个阶段的作业都将有各自的奖励，欢迎大家学习~

PS：如遇帖子过期、审核不通过的情况，请先复制内容保存在word文档，然后根据提示，完成个人实名验证，刷新后重新粘贴复制的内容，即可提交~

欢迎大家报名参加~

1月9日作业：

作业9-1：在第二章中学习过如何设置学习率衰减，这里建议使用分段衰减的方式，衰减系数为0.1， 根据ResNet目前的训练情况，应该在训练到多少步的时候设置衰减合适？请设置好学习率衰减方式，在眼疾识别数据集iChallenge-PM上重新训练ResNet模型。

作业9-1奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸

回复帖子形式：  作业9-1：XXX

抽奖作业截止时间：2020年1月13日中午12点之前

作业9-2奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸

回复帖子形式：  作业9-2：XXX

抽奖作业截止时间：2020年1月13日中午12点之前

1月7日作业：

作业8：如果将LeNet模型中的中间层的激活函数Sigmoid换成ReLU，在眼底筛查数据集上将会得到什么样的结果？Loss是否能收敛，ReLU和Sigmoid之间的区别是引起结果不同的原因吗？请发表你的观点

作业8奖励：在作业中随机各抽取5名同学送出飞桨本+数据线+飞桨贴纸

回复帖子形式：  作业8：XXX

获奖同学：#820 thunder95、#819 你还说不想我吗、 #818 百度用户#0762194095、#817 呵赫 he、#816 星光1dl

1月2日作业

作业7-1  计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作

输入数据形状是[10, 3, 224, 224]，卷积核kh = kw = 3，输出通道数为64，步幅stride=1，填充ph = pw =1

完成这样一个卷积，一共需要做多少次乘法和加法操作？

提示：先看输出一个像素点需要做多少次乘法和加法操作，然后再计算总共需要的操作次数

提交方式：请回复乘法和加法操作的次数，例如：乘法1000，加法1000

作业7-1奖励：抽取5人赢得飞桨定制本+数据线，截止时间2020年1月6日中午12点之前

回复帖子形式：  作业7-1：XXX

作业7-2奖励：从正确答案中抽取5人获得飞桨定制本+50元京东卡，截止时间2020年1月6日中午12点之前 

12月31日作业

作业6-1：

1.将普通神经网络模型的每层输出打印，观察内容2.将分类准确率的指标 用PLT库画图表示3.通过分类准确率，判断以采用不同损失函数训练模型的效果优劣4.作图比较：随着训练进行，模型在训练集和测试集上的Loss曲线5.调节正则化权重，观察4的作图曲线的变化，并分析原因作业6-1奖励：抽取5人赢得飞桨定制本+数据线 ，回复帖子形式：  作业6-1：XXX

作业6-2：

正确运行AI Studio《百度架构师手把手教深度学习》课程里面的作业3 的极简版代码，分析训练过程中可能出现的问题或值得优化的地方，通过以下几点优化：

（1）样本：数据增强的方法

（2）假设：改进网络模型

（2）损失：尝试各种Loss

（2）优化：尝试各种优化器和学习率

目标：尽可能使模型在mnist测试集上的分类准确率最高

提交实现最高分类准确率的代码和模型，我们筛选最优结果前10名进行评奖

作业6-2奖励：飞桨定制本+50元京东卡

12月25日作业

12月23日作业

作业4-1：在AI studio上运行作业2，用深度学习完成房价预测模型

作业4-1奖励：飞桨定制本+ 《深度学习导论与应用实践》教材，选取第2、3、23、123、223、323…名同学送出奖品

作业4-2：回复下面问题，将答案回复帖子下方：

通过Python、深度学习框架，不同方法写房价预测，Python编写的模型 和 基于飞桨编写的模型在哪些方面存在异同？例如程序结构，编写难易度，模型的预测效果，训练的耗时等等？

回复帖子形式：  作业4-2:XXX

作业4-2奖励：在12月27日（本周五）中午12点前提交的作业中，我们选出最优前五名，送出百度定制数据线+《深度学习导论与应用实践》教材

12月17日作业

完成下面两个问题，并将答案回复在帖子下面，回帖形式：作业3-1（1）XX（2）XX

作业奖励：在2019年12月20日中午12点之前提交，随机抽取5名同学进行点评，礼品是本+数据线

12月12日作业

获奖者：第12名：飞天雄者                                     

12月10日作业作业1-1：在AI Studio平台上https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/888 跑通房价预测案例

作业1-1奖励：最先完成作业的前3名，以及第6名、66名、166名、266名、366名、466名、566名、666名的同学均可获得飞桨定制大礼包：飞桨帽子、飞桨数据线 、飞桨定制logo笔

作业1-1的获奖者如图：

作业1-2：完成下面两个问题，并将答案发布在帖子下面①类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？假设和参数是什么？优化目标是什么？②为什么说AI工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？作业1-2奖励：回复帖子且点赞top5，获得《深度学习导论与应用实践》教材+飞桨定制本

点赞Top5获奖者：1.飞天雄者  2.God_s_apple  3.177*******62   4.学痞龙   5.故乡237、qq526557820

作业截止时间2020年1月10日，再此之前完成，才有资格参加最终Mac大奖评选

报名流程：

1.加入QQ群：726887660，班主任会在QQ群里进行学习资料、答疑、奖品等活动

2.点此链接，加入课程报名并实践：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/888

温馨提示：课程的录播会在3个工作日内上传到AI studio《百度架构师手把手教深度学习》课程上