對深度學習模型的理解貫穿整個項目的研發周期，目前模型的發展也從精度優先到速度優先，從結構優化到平臺，系統優化，開始關注安全性，可拓展性等問題，那么如何系統性地掌握這些知識呢？下面匯總我們公眾號的相關資料。

作者&編輯 | 言有三

1. 深度學習之模型設計

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

【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

全書共計14章，目錄如下：

第1章 神經網絡和計算機視覺基礎?

第2章 深度學習的基礎?

第3章 數據集、評測指標與優化目標?

第4章 加深網絡，提升模型性能?

第5章 1×1卷積，通道維度升降的利器?

第6章 加寬網絡，提升模型性能?

第7章 殘差連接，深層網絡收斂的關鍵?

第8章 分組卷積與卷積拆分，移動端高效率經典模型?

第9章 多尺度網絡與非正常卷積，更豐富的感受野與不變性?

第10章 多輸入網絡，圖像檢索和排序的基準模型

第11章 時序神經網絡，有記憶的網絡更聰明

第12章 卷積從二維變成三維，實現升維打擊

第13章 動態推理與注意力機制，網絡因樣本而異

第14章 生成對抗網絡

大家可以在網上搜索購買，也可以去我們微信官方小店購買簽名版，還送學習撲克牌噢！

另外，今日留言點贊，數量最多者送兩本，今日22:00之前兌現，加油。

2. 公開直播

有三為本書做過4場直播，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。

下面是3期的回放總結，PPT鏈接失效請移步有三AI知識星球獲取。

【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微信收聽回放，其中季劃成員免費，其他成員費用如上圖。

3. 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：

【完結】總結12大CNN主流模型架構設計思想

【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

4. 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。

詳細的星球介紹請大家閱讀下文。

「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？

由于9月份我們進行了1個月的線下活動，現在正值國慶，所以這一個月星球內容基本不會更新，大家可以利用這個緩沖消化以前的知識。

假期給大家準備了10張新人優惠券和10張老人續費優惠券，請點擊即可獲取。

5. 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

總結

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。

如何長期穩定學習計算機視覺

計算機視覺技術誕生于半個多世紀以前，隨著深度學習技術的成熟開始在很多領域大規模落地，以研究方向來說，大大小小至少數十個領域，那如何系統地、完整地進行學習、從掌握知識，到后續積累人脈和項目經歷？請閱讀以下文章：

【雜談】2020年如何長期、系統，全面地學習深度學習和計算機視覺，這是有三AI的完整計劃

轉載文章請后臺聯系

侵權必究

往期精選

• 【星球知識卡片】殘差網絡家族10多個變種學習卡片，請收下！

• 【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？

• 【星球知識卡片】注意力機制發展如何了，如何學習它在各類任務中的應用？

• 【星球知識卡片】模型剪枝有哪些關鍵技術，如何對其進行長期深入學習

• 【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

• 【星球知識卡片】模型蒸餾的核心技術點有哪些，如何對其進行長期深入學習

• 【星球知識卡片】圖像生成都有哪些核心技術，如何對其進行長期深入學習

• 【星球知識卡片】AutoML都有哪些核心技術，如何對其進行長期深入學習

• 【星球知識卡片】人臉屬性編輯都有哪些核心知識點，如何長期進行學習

• 【星球知識卡片】深度學習換臉算法都有哪些？如何長期進行學習

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】新手如何掌握深度学习模型？赠书2本，星球券10张的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。