自我評估與心得感想

做專題的過程中，讓我知道電腦在影像辨識上面所需要的技術和專業並不如一般人想像的簡單，雖然這些圖片用人眼都能大致分辨出類別，但是電腦和機器上面所需要做的處理是一項非常複雜的工程，畢竟機器並不能知道圖片整體的形體，它只能知道影像之中的像素值，這些對它來說不過就只是一串無意義的數字而已，而人類可以用各種數學的方法處理這些影像，讓這些像素值整體變成一項有意義的東西，真的是非常不容易的一件事情。除此之外，在過程中我也學到了很多東西，在每週與老師討論的過程中，我的溝通能力變好了。藉由討論與報告的過程，可以累積溝通的經驗，也可以改善自己的說話的措詞與方式。

做了多次的AlexNet模型和InceptionResNetV2模型實驗後，讓我了解到做這些實驗是需要很有耐心的事情，因為把一個模型訓練到收斂無非就要花個十幾二十小時，而訓練完模型之後還要找出是否有其他的問題，以及如何改善，可以培養練習解決問題與思考的能力。而在做實驗的過程中，也得到了許多寶貴的經驗，包括模型的選擇與參數的調整，這些技巧是需要實際演練才能學習到的。

這段時間我體會到一件事情就是解決問題是一件不簡單的事情，做專題的過程中難免會遇到一些問題，於是需要查找資料，而查找資料也是一門學問，要找到可以成功解決問題的資料，可能要花上許多時間，更別說可能找不到，而就算找到資料，要成功順利地運用也不容易，可能會出現不如預期的情況，這時就要很有耐心和毅力去解決與修正。讓我印象最深刻的難題就是程式的debug，例如在數據增強的部分需要使用到一些函式，而使用這些函式時卻不斷出現錯誤，找了幾個小時的資料後才發現，原來是程式環境間有不相容的狀況，花費了很多的心力才解決這個問題。

雖然有遇到困難，但是還是有好的地方，當努力了一段時間後得到了相對好的回報，就會覺得很有成就感，例如在做專題的過程中最讓我感到驚喜的一件事情就是數據增強的參數增加了水平與垂直翻轉後得到了好的結果，原本做了其他數據參數調整的實驗，都沒有好的效果，但最後的水平垂直翻轉明顯的改善了模型，令我非常的高興。

最後，非常感謝郭文嘉老師願意給我機會做專題學習， 很開心地這一年可以向老師學習關於影像辨識的知識，也很感謝老師每週花費一、兩個小時的時間討論專題，讓我在過程中學到了很多的東西。