大家好，預告一下下周六的知乎Live直播-如何設計性能更強的CNN模型結構。

1、直播基本信息

• 時間：2019年5月4日20:04開始。

• 地點：知乎live，線上直播。

• 主講人：言有三。

2、內容簡述

1.? 網絡深度的設計 ? ?

• 深度如何影響模型性能 ? ?

• 如何初始化模型的深度 ? ?

• 如何迭代模型深度?

2. 網絡寬度的設計 ? ?

• 寬度如何影響模型性能 ? ?

• 如何初始化模型的寬度 ? ?

• 如何迭代模型寬度?

3. 卷積核大小的設計 ? ?

• 卷積核大小如何影響模型性能 ? ?

• 如何選擇卷積核的大小

4. Dropout和BN的設計 ? ?

• Dropout如何影響模型性能 ? ?

• 如何使用dropout和注意事項 ? ?

• BN層如何影響模型性能 ? ?

• 如何使用BN和注意事項

5. 多尺度與信息融合的設計 ? ?

• 多尺度如何影響模型性能 ? ?

• 多尺度有哪些設計方法 ? ?

• 如何設計多尺度模型進行信息融合?

6. 殘差結構的理解和設計 ? ?

• 殘差如何影響模型性能 ? ?

• 如何使用好殘差結構?

7. 步長與池化的設計 ? ?

• 步長如何影響模型性能 ? ?

• 如何設計步長 ? ?

• 池化如何影響模型性能 ? ?

• 如何設計池化?

8. 其他

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【直播预告】如何设计性能更强的CNN模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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