实习答辩收获

写作类型和用途:机器学习实习答辩；文章题目:实习答辩收获；写作要求:主要内容是：通过阅读论文《社区获取的COVID-19诊断的双采样注意力网络》学习其中通过机器学习的方法判断CT胸片是否患有新冠肺炎，学习了Resnet模型、attention注意力机制、双采样策略模型等知识，理解其中的原理和机制，并尝试通过复现论文中的研究过程，训练模型测试模型，对比结果，在这个过程中学习到了很多知识，能力得到增长，收获很多，为以后工作打下坚实基础；

机器学习实习答辩收获

在本次机器学习实习中，我有幸阅读了论文《社区获取的 COVID-19 诊断的双采样注意力网络》，并通过实践学习到了如何运用机器学习方法判断 CT 胸片是否患有新冠肺炎。在此过程中，我深入了解了 Resnet 模型、attention 注意力机制以及双采样策略模型等知识，并尝试复现了论文中的研究过程，训练模型、测试模型以及对比结果。这一过程使我收获颇丰，为未来的工作打下了坚实的基础。

首先，通过阅读论文《社区获取的 COVID-19 诊断的双采样注意力网络》，我了解到了 Resnet 模型在深度学习中的重要性。Resnet 模型是一种残差网络，通过引入残差单元，可以有效地解决梯度消失问题，提高网络的训练效果。在本次实习中，我学习了 Resnet 模型的原理和构建方法，并通过实践掌握了如何将其应用于 CT 胸片的新冠肺炎诊断任务中。

其次，我学习了 attention 注意力机制。注意力机制是一种让神经网络自动学会关注输入数据中重要部分的方法。在双采样注意力网络中，通过引入自注意力模块，使得模型能够自动地学习到输入特征之间的关系，从而提高模型的表现力。在实习过程中，我深入理解了 attention 注意力机制的原理，并学会了如何在双采样注意力网络中运用这一机制。

此外，我还学习了双采样策略模型。双采样策略模型是一种有效的数据增强方法，通过在训练过程中对样本进行两次采样，可以增加模型的泛化能力。在实习中，我了解了双采样策略模型的原理，并学会了如何将其应用到新冠肺炎诊断任务中。

在实际操作过程中，我尝试复现了论文中的研究过程，训练了模型并进行了测试。通过对比实验，我分析了模型在不同参数设置下的表现，进一步优化了模型的结构，提高了模型的性能。这一过程使我深刻理解了机器学习模型训练的关键步骤，为以后的工作积累了宝贵的经验。

总之，通过本次实习，我深入学习了 Resnet 模型、attention 注意力机制和双采样策略模型等知识，并实际应用到了新冠肺炎诊断任务中。在这个过程中，我收获了许多宝贵的经验，能力得到了提升。我相信这些知识和经验将为我未来的工作奠定坚实的基础。