大家應該還記得有三在今年6月份出版的新書《深度學習之模型設計》吧，這是一本講述深度學習模型設計核心算法的書籍，同時配套有大量實戰案例，書籍介紹鏈接如下。

言有三新書來襲！業界首次深入全面講解深度學習模型設計

有很多的小伙伴表示一口氣讀完該書后還不過癮，其實該書還有許多相關的拓展資料，如果小伙伴們不知道的，可以看下面的匯總。

配套直播

與本書配套有4次相關的免費直播，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CNN結構》，《如何學會深度學習模型設計和優化》。

《深度卷積神經網絡模型設計技術》，內容主要就是介紹各種各樣的模型結構，分了10多個方向，與本書內容高度相關。

《如何設計性能更強的CNN結構》從模型的寬度、深度、卷積核和步長的大小，Dropout和BN層的設計，殘差網絡，多尺度與信息融合，Attention機制，AutoML，GAN等方向來講述如何設計一個性能更強的CNN 模型。

《如何設計更加高效的CNN結構》從卷積核使用，拓撲結構，剪枝，量化，蒸餾，動態推理，AutoML等方向講述如何獲得一個更加高效的CNN模型。

以上3次內容，大家可以從下面的文章中獲取視頻鏈接和PPT文件，如果PPT失效請移步有三AI知識星球中獲得。

【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

《如何學會深度學習模型設計和優化》，是專門針對本書進行的直播，從為什么要掌握模型設計和優化，模型發展的簡史，模型設計與優化，如何學習等方向進行了講述，下面是往期鏈接。

【直播】回放！如何學會深度學習模型設計和優化

另外，我們在公眾生態的付費直播中還增加了一次模型優化實踐的內容，詳細介紹如下：

二維碼失效后大家可以添加小助手微信xsr738156155或者有三本人的微信收聽回放，其中季劃成員免費，其他成員費用如上圖。

公眾號的專欄文章

《深度學習之模型設計》書中主要是針對通用的設計思想進行解讀，其中更深的模型優化和壓縮的內容沒有收錄全面，在我們公眾號有許多關于的技術文章，包括修行之路的不惑境界以及AutoML專欄，相關鏈接如下：

【AI不惑境】數據壓榨有多狠，人工智能就有多成功

【AI不惑境】網絡深度對深度學習模型性能有什么影響？

【AI不惑境】網絡的寬度如何影響深度學習模型的性能？

【AI不惑境】學習率和batchsize如何影響模型的性能？

【AI不惑境】殘差網絡的前世今生與原理

【AI不惑境】移動端高效網絡，卷積拆分和分組的精髓

【AI不惑境】深度學習中的多尺度模型設計

【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

【AI不惑境】模型剪枝技術原理及其發展現狀和展望

【AI不惑境】模型量化技術原理及其發展現狀和展望

【AI不惑境】AutoML在深度學習模型設計和優化中有哪些用處？

【完結】如何學習AutoML在模型優化中的應用，這12篇文章可以作為一個參考

有三AI知識星球

本書主講通用的深度學習模型設計思想，由于篇幅限制，無法對每一個研究方向都進行詳細地介紹，如果想要對其他各個方向的模型設計思想進行深入長期學習，可以移步有三AI知識星球中的網絡結構1000變板塊，該板塊有將近500期各類模型設計的詳細解讀，預覽如下。

加入方法為掃碼，一年內閱讀有效：

關于知識星球生態的詳細介紹，大家可以閱讀下面的文章介紹：

「雜談」有三AI知識星球一周年了！為什么公眾號+星球才算完整？

模型優化組

如果大家想要長期穩定地學習模型優化和壓縮，完成相關實踐，并且能夠獲得交流和指導，可以考慮加入有三AI秋季劃模型優化組，其中學習內容包括數據使用，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，模型蒸餾，自動化模型設計，模型部署。

具體的介紹大家可以閱讀下面的文章。

【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

本書配套資源

最后，關于本書還有一些配套資源，包括開源代碼，勘誤鏈接，請大家閱讀下面文章獲取。

【通知】《深度學習之模型設計》核心代碼開源，購書特惠中!

【通知】深度學習之模型設計書籍勘誤匯總！附贈資源和代碼開源問題

本書京東購買鏈接如下：

深度學習模型設計是一項通用的基礎技術，每一個從事本領域的算法和工程人員都必須掌握好，請大家務必重視起來。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】深度学习之模型设计书看完了完全不过瘾？那这些拓展资料你都看了不？...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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