如何系统性掌握深度学习模型设计和优化
模型是深度学习的核心技术之一，我们平时在从事相关工作时，有很大一部分精力都在模型设计和优化上。对于新手朋友们来说，往往只会跑一跑别人的模型或者只会盲目的简单修改一下参数，不知道该如何进行设计和优化。
今天便来谈谈这个问题，同时介绍一个好的学习社区供大家讨论与提升。
文/编辑 | 言有三
1 需要掌握哪些内容
根据不同的用途(刷榜或者工业级部署)，模型设计需要实现以下目标：
(1) 获得更高的任务指标。
(2) 获得更快的运行速度。
(3) 获得更小的模型体积。
(4) 获得稳定可靠的性能。
以上各类要求其实对模型设计的侧重点又不同。要获得更高的任务指标，需要不断提高模型的学习能力。要获得更快的运行速度和更小的模型体积，需要优化模型结构。要获得性能稳定的模型，需要保证模型的通用性。
具体涉及的技术又非常多了，下面列举一些常用的。
(1) 模型深度和宽度的设计。
(2) 分辨率和感受野的设计。
(3) 卷积类型，大小，步长的设计。
(4) 正则化技术的设计。
(5) 网络拓扑结构的设计。
(5) 多尺度与信息融合的设计。
(6) 注意力等感知机制的使用。
(7) 量化与剪枝技术的使用。
(8) 半监督/无监督技术的使用。
(9) 一些工程技巧的使用。
(10) AutoML技术的使用。
除了这些内容，还涉及模型的具体训练，部署，转换等各种问题。
2 有三AI已经做了什么
有三从至少三四年之前就致力于CNN网络架构相关的设计和优化研究，至今公众号已经写过很多的文章，知乎也回答过相关的问题，直播也做过几次分享，首先我们回顾一下已有的内容！
在两年多前，有三AI就开始关注模型优化并撰写了相关综述文章和实验文章，如下：
为了压榨CNN模型，这几年大家都干了什么（外链移步公众号）
【技术综述】如何Finetune一个小网络到移动端(时空性能分析篇)（外链移步公众号）
在有三的新书第8章，非常详细地讨论了模型压缩理论和实战。
从去年开始，我们公众号发了非常多的模型结构解读，比如主流的图像分类，分割模型。
现在我们又开始了GAN模型结构相关的分享，如果时间容许还会有其他任务，比如目标检测，跟踪等，很多很多。
另外，我们在《AI修行之路》的不惑境界系列中深刻探讨过网络的宽度和深度对模型性能的影响，并进行了一系列实验的验证！讲述了残差网络，分组网络，多尺度网络，注意力机制等网络的设计。
有三在知乎上也开设过三个相关的直播，分别是《如何设计更加强大的CNN架构》，《如何设计更加高效的CNN架构》，《千奇百怪的CNN网络架构》内容如下：
在这个网络上，比有三更熟悉各种各样的模型架构设计的朋友，已知的恐怕真不多。
3 哪里有更多更新
以上就是全部了吗？当然远远不是，仅仅是九牛一毛。几个月前开始，有三在知识星球平台每天更新各种各样的模型结构，涉及或者即将涉及几乎所有领域。
已经更新有多少不记得了，可能接近200期了，最近的一个总结是这篇，【知识星球】超3万字的网络结构解读，学习必备。
不过现在应该已经超过4万字的解读了，为了方便大家收藏阅读，有三将分享做成了卡片的形式，案例如下：
更多的内容，下面从其中10类中随机挑选出一些给大家感受一下。
今年的目标只有一个：做到500期以上。
4 最后要说的话
老朋友们应该都知道，有三做内容不喜欢推送信息，而是喜欢做原创，系统彻底的原创。因此，每次讲述一个模型，我不会只是告诉大家有什么，而是会细致剖析解读。
在这个系列上，我每天花的时间就超过了3个小时，后面还要增加模型训练和部署相关的内容。
因此，更多的内容都会在有三AI知识星球分享，不会继续在公众号分享。有三AI没有广告收入，希望大家能够理解支持。
如果真的需要，就加入有三AI知识星球，一起讨论学习吧。
另外，网络结构只是有三AI知识星球中的一个板块，还有很多重磅，相信你不会失望。
已经加入的朋友，邀请一位新朋友加入，就可以获得超过50元微信红包的即时奖金噢，系统自动发放。
就是这样了。