文/編輯 | 言有三

好的模型結構是深度學習成功的關鍵因素之一，不僅是非常重要的學術研究方向，在工業界實踐中也是模型是否能上線的關鍵。對各類底層深度學習模型設計和優化技術理解的深度是決定我們能否在深度學習項目中游刃有余的關鍵，因此我們在修行之路專欄的《不惑境界》中，著重于深入講解主流的網絡結構設計思想，包括對網絡深度，寬度的理解，殘差網絡和分組網絡的設計，多尺度與注意力機制的設計，以及深度學習模型壓縮之模型剪枝，量化，蒸餾，還有AutoML技術，本次來給大家進行總結。

數據與人工智能技術發展

深度學習成功源于三駕馬車，模型，數據和硬件，深度學習正是因為學會了從數據中抽象知識，才能夠完成各種各樣的任務。不知道什么樣的數據能夠完成手中的任務，就不算真正的入門深度學習。深度理解從有監督特征工程到無監督特征學習的進展，從學習特征，到學習模型，到學習整個系統的技術發展路線非常重要，我們一定要非常重視。

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• 【AI不惑境】數據壓榨有多狠，人工智能就有多成功

網絡深度對模型的影響

深度學習模型之所以在各種任務中取得了成功，足夠的網絡深度當居首功。更深的模型意味著更好的非線性表達能力，可以學習更加復雜的變換，從而可以擬合更加復雜的特征輸入。那么是不是模型越深，性能就越好呢？對這個問題，我們要認真思考。

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• 【AI不惑境】網絡深度對深度學習模型性能有什么影響？

網絡寬度對模型的影響

在一定程度上，網絡越深，性能越好，這一點同樣適用于網絡寬度，它指的是每一層的通道(channel)的數量。更寬的網絡可以讓每一層學習到更加豐富的特征，比如不同方向，不同頻率的紋理特征。那越寬就一定越好嗎？我們又該如何去平衡寬度和成平方量級增加的計算量問題。

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• 【AI不惑境】網絡的寬度如何影響深度學習模型的性能？

學習率和批處理大小

作為一對相互之間有緊密關系的模型優化相關因子，學習率和批處理大小(batchsize)對模型性能的影響有一些簡單，但又有些神秘。不適當的參數往往讓模型處于收斂與不收斂之間，但又可能對模型性能的影響非常微小。因此我們特意在這個系列中提起這個問題，希望引起大家的重視。

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• 【AI不惑境】學習率和batchsize如何影響模型的性能？

殘差網絡原理和發展

在近幾年的深度學習模型發展史中，殘差網絡是影響最大的模型，相信大家對此沒有異議。殘差網絡因其簡單而有效的結構解決了深層模型訓練的難題，成為各類任務的基準模型，那么它緣起何處，又將走向何方？

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• 【AI不惑境】殘差網絡的前世今生與原理

分組模型原理與發展

模型落地才是深度學習在工業界發揮作用的關鍵，在移動端高效的模型設計中，卷積拆分和分組幾乎是不可缺少的思想，那么它們究竟是如何高效，本身又有哪些發展呢。

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• 【AI不惑境】移動端高效網絡，卷積拆分和分組的精髓

多尺度設計思想

多尺度可以說是圖像處理領域中的精髓，實際上就是對信號的不同粒度的采樣，在不同的尺度下我們可以觀察到不同的特征，從而完成不同的任務。尺度始終是計算機視覺領域中的一個大問題，小物體與超大尺度物體往往都會嚴重影響性能，那么研究人員如何克服困難呢？

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• 【AI不惑境】深度學習中的多尺度模型設計

注意力機制原理與設計

注意力機制(Attention)是聚焦于目標重要信息的處理機制，比如圖像中的顯著區域，是符合人類信息處理的機制。在計算機視覺，自然語言處理等領域中都發揮著重要的作用，那注意力機制都有哪些設計呢？

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• 【AI不惑境】計算機視覺中注意力機制原理及其模型發展和應用

模型剪枝核心技術與展望

模型剪枝是一項歷史非常悠久的模型壓縮技術，當前已經有了比較大的進步和發展，那么當前模型剪枝的核心技術有哪些，發展現狀如何，未來還可以做哪些工作呢？

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• 【AI不惑境】模型剪枝技術原理及其發展現狀和展望

模型量化核心技術與展望

模型量化是非常實用的模型壓縮技術，當前已經在工業界發展比較成熟，那么當前模型量化的核心技術有哪些，發展現狀如何，未來還可以做哪些工作呢？

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• 【AI不惑境】模型量化技術原理及其發展現狀和展望

模型蒸餾核心技術與展望

模型知識蒸餾是非常經典的基于遷移學習的模型壓縮技術，在學術界的研究非常活躍，工業界也有許多的應用和較大的潛力，那么當前模型蒸餾的核心技術有哪些，發展現狀如何，未來還可以做哪些工作呢？

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• 【AI不惑境】模型壓縮中知識蒸餾技術原理及其發展現狀和展望

AutoML與模型設計和優化

自從2017年Google提出使用強化學習搜索模型結構之后，AutoML/NAS便迅速成為了學術界和工業界的寵兒，在這幾年也是非常火熱的領域。AutoML可以用于數據的使用，特征的選擇，模型架構的設計和優化，優化參數的搜索等，現在發展究竟如何了呢？

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• 【AI不惑境】AutoML在深度學習模型設計和優化中有哪些用處？

更多的模型設計

深度學習模型設計思想何其之多，以上只是總結了其中最核心最具有代表性的一小部分，可以說是拋磚引玉。那么更多的模型設計和優化思想我們該如何學習呢？有三AI一直深耕于這個方向，在此給大家推薦三個深入學習的資源。

1，有三的三次阿里天池直播

有三在阿里天池做過三次模型設計相關的直播分享，分別是《深度卷積神經網絡模型設計技術》，《如何設計性能更強的CNN結構》，《如何設計更加高效的模型結構》，并贈送了超過200頁的課件和三個小時的視頻。

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• 【總結】言有三&阿里天池深度學習模型設計直播匯總，附贈超過200頁直播PPT課件

2，有三AI知識星球網絡結構1000變

有三AI知識星球是我們和公眾號平臺齊頭并進的付費內容社區，在知識星球中有很多板塊，包括#網絡結構1000變# | #看圖猜技術# | #數據集# | #AI書籍# | #github資源# | #AI1000問# | #AI知識匯總# | #項目# | #分享# | #線下活動# | #資料# | #公眾號付費圖文#等，里面的內容絕不少于公眾號，可以看作是公眾號內容的升級。

其中最重要的板塊就是網絡結構1000變，分享的就是各種各樣任務的模型設計，已經有數百期，包括#圖像分類# #視頻分類# #目標檢測# #圖像分割# #圖像增強# #殘差網絡# #注意力機制# #模型剪枝# #模型量化# #模型蒸餾# #模型壓縮# #動態推理# #三維卷積# #三維重建# #GAN# #AutoML# #分組卷積#等。

分享格式為模型細節詳解和論文鏈接，有一些還有實戰解讀，案例如下：

如果你想在這個方向有所積累，非常推薦入手，掃碼即可加入。

3，有三AI秋季劃模型優化組

秋季劃是有三AI的終身學習項目小組，其中模型優化組會系統性地學習數據使用，模型使用和調參，模型性能分析，緊湊模型設計，模型剪枝，模型量化，模型部署，NAS等內容，理論+實戰結合！

學習資料包括：(1) 與項目配套的錄制視頻。(2) 與項目配套的開源資料。(3) 與項目配套的代碼數據。(4) 永久有效的相關微信群。(5) 附贈有三AI知識星球社區。

具體介紹可以參考下文：

【通知】如何讓你的2020年秋招CV項目經歷更加硬核，可深入學習有三秋季劃4大領域32個方向

寄語

深度學習模型的設計和優化，是一通百通，適用于各大機器學習和人工智能領域的底層技術，是每一個資深從業者必須掌握好的技術，請大家務必重視，我們會繼續專注分享相關內容。

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• 【星球知識卡片】移動端高效率的分組網絡都發展到什么程度了？

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• 【星球知識卡片】模型量化的核心技術點有哪些，如何對其進行長期深入學習

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【完结】你对深度学习模型的理解是否足够深刻，这12篇文章可以作为一个参考...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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