个人总结:自我学习了很多一部分ai知识，因此代码原理以及模型部署都可以看懂，本次参加训练营旨在提升手写代码的能力以及把零碎的知识复习并且形成系统的框架。minst识别，目前对于卷积，池化，激活，以及数据流在卷积网络过程中的变化都可以熟练掌握，后续对于可能会把代码稍微修改去做wandb的实时监控，更方便训练过程中监测训练过程。

个人总结：了解VGG由 5 组卷积池化块堆叠构成，依靠小尺寸卷积核逐层提取图像浅层、深层特征，最后通过全连接层完成分类。有序组合卷积、激活、池化层；掌握特征扁平化操作，根据分类任务修改全连接层输出维度。

个人总结：学习了vgg模型，学会如何加载预训练模型，以及进行微调等操作。

个人总结：学习了yolo检测图像。对yolo框架理解了一下。以及一些模块和参数设置。🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客。🍖 原作者：K同学啊。

个人总结：这一周主要就是实现了resnet34的一个模型识别x光肺炎，主要学到了一个就是残差块的构建，并且以及对于resnt模型的直接调用冻结微调等操作。后续也是借助ai写了一下resnt34的代码。基本上可以手动实现。

个人总结：学习了vgg模型，学会如何加载预训练模型，以及进行微调等操作。