有三ai – 深度学习之模型设计—理论与实践

拒绝调参刷榜，掌握自主设计深度网络的核心逻辑市面上充斥着大量号称“一键部署”的成品模型，但当你面对新的业务数据或特定的硬件环境时，往往发现现成模型效果不佳或无法运行。本课程的核心价值，在于剥离通用的黑盒模型，直接切入算法工程师进阶中最棘手、也最关键的环节——如何根据实际需求“手写”或“设计”专属的

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拒绝调参刷榜，掌握自主设计深度网络的核心逻辑

市面上充斥着大量号称“一键部署”的成品模型，但当你面对新的业务数据或特定的硬件环境时，往往发现现成模型效果不佳或无法运行。本课程的核心价值，在于剥离通用的黑盒模型，直接切入算法工程师进阶中最棘手、也最关键的环节——如何根据实际需求“手写”或“设计”专属的深度神经网络。它不教你怎么盲目调参去刷榜，而是让你深入理解模型结构背后的设计逻辑，解决模型在复杂场景下泛化能力差、推理速度太慢或资源占用过高这些实际痛点。对于需要独立负责模型构建的开发者来说，理解设计原理远比记住几个现成的参数更重要。

从理论推导到工程落地，覆盖从设计到部署的全链路

课程并未堆砌晦涩的数学公式，而是将抽象理论拆解为可执行的设计准则。内容涵盖了决定模型性能的两个核心维度：网络深度与宽度对性能的影响，以及注意力机制这一现代架构的灵魂所在。特别是针对移动端和嵌入式设备的轻量化网络设计，以及最终的安卓端部署优化，这部分内容极具实战意义。对于很多学过基础理论但从未亲手搭建过完整项目的人来说，这里能帮你打通从“懂原理”到“能干活”的最后一公里，让你具备独立设计并部署一个高效深度学习模型的能力，而非仅仅是一个理论爱好者。

适合有基础想进阶的开发者，建议按场景顺序学习

这份资料包适合已经熟悉 Python 编程和主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）基础语法，对反向传播、梯度更新等基本概念不陌生，但在模型架构选择上感到迷茫的开发者。如果你是从零开始，建议先跳过部分高阶优化内容，从“网络深度与宽度”及“注意力机制”入手，建立对模型结构的直观认知，不要急于碰复杂的部署环节。学习时，不要只看视频，务必对照资料包中的代码示例进行复现。建议先跑通基础案例，理解不同模块（如残差块、Transformer 单元）的连接方式，然后再尝试替换其中的组件，观察性能变化。最终，利用其中的部署脚本和推理代码，将训练好的模型集成到安卓应用中，验证其在真实设备上的运行效果，这才是检验学习成果的唯一标准，也是完成从学习到产出的闭环。

课程介绍

深度学习之模型设计—理论与实践视频教程，。模型的设计是整个深度学习领域的通用基础，掌握各类网络的设计技巧，是深度学习算法工程师进阶的难点及必学点！本课程结合实际项目，将所学理论应用于实践。目前已经包含有网络深度与模型性能、网络宽度与模型性能、注意力机制、轻量化网络、安卓部署5个部分。

课程目录

├── [7.1M] 1-0_课程介绍
├── [1.8M] 2-1.1.0_经典浅层卷积网络设计_简介
├── [ 54M] 3-1.1.1_Neocognitron
├── [ 27M] 4-1.1.2_TDNN
├── [6.9M] 5-1.1.3_Cresceptron
├── [ 81M] 6-1.1.4_LeNet
├── [662K] 7-1.2.0_网络深度对分类模型的影响_简介
├── [ 46M] 8-1.2.1_经典的网络AlexNet
├── [ 55M] 9-1.2.2_更深的网络VGGNet
├── [ 66M] 10-1.2.3_梯度问题与ResNet
├── [3.0M] 11-1.3.1_ResNet垃圾分类任务介绍
├── [123M] 12-1.3.2_ResNet垃圾分类数据集预处理
├── [ 43M] 13-1.3.3_ResNet垃圾分类数据读取
├── [ 33M] 14-1.3.4_ResNet垃圾分类模型训练
├── [ 13M] 15-1.3.5_ResNet垃圾分类模型测试-
├── [ 96M] 16-1.3.6_ResNet垃圾分类模型调优
├── [6.0M] 17-2.1.0_经典模型的宽度设计思想_简介
├── [ 84M] 18-2.1.1_通道数量调整
├── [439K] 19-2.1.2_多分支网络结构
├── [ 29M] 20-2.1.3_通道补偿技术
├── [543K] 21-2.2.0_网络宽度对模型性能影响_简介
├── [ 33M] 22-2.2.1_多通道的网络Inception-v1
├── [ 95M] 23-2.2.2_拓宽的残差网络ResNeXt
├── [8.2M] 24-2.3.1_InceptionNet花卉分类实战-项目简介
├── [121M] 25-2.3.2_InceptionNet花卉分类实战-模型搭建（In
├── [131M] 26-2.3.3_InceptionNet花卉分类实战-模型搭建（In
├── [239M] 27-2.3.4_InceptionNet花卉分类实战-模型搭建（In
├── [ 71M] 28-2.3.5_InceptionNet花卉分类实战-模型训练
├── [ 36M] 29-2.3.6_InceptionNet花卉分类实战-模型测试
├── [ 89M] 31-3.1.1_STN
├── [ 62M] 32-3.1.2_DynamicCapacityNetworks
├── [ 35M] 33-3.1.3_Learn to Pay Attention
├── [ 52M] 34-3.2.1_SENet
├── [ 37M] 35-3.2.2_SKNet
├── [ 37M] 36-3.2.3_ResNeSt
├── [ 66M] 37-3.3.1_CBAM
├── [ 28M] 38-3.3.2_BAM
├── [ 63M] 39-3.3.3_ResidualAttention
├── [ 24M] 40-3.3.4_Dual Attention Network
├── [ 71M] 41-3.4.1_基于SENet模型的人种分类-数据集介绍与读取
├── [ 22M] 42-3.4.2_基于SENet模型的人种分类-模型搭建通用模板
├── [146M] 43-3.4.3_基于SENet模型的人种分类-从零搭建ResNet模
├── [ 30M] 44-3.4.4_基于SENet模型的人种分类-模型训练通用模板
├── [ 62M] 45-3.4.5_基于SENet模型的人种分类-SENet模型搭建与训
├── [ 60M] 47-4.1.1_Xception理论介绍
├── [ 71M] 48-4.1.2_Xception代码讲解
├── [ 52M] 49-4.2.1_MobileNet V1理论介绍
├── [ 38M] 50-4.2.2_MobileNet V1代码讲解
├── [ 46M] 51-4.3.1_MobileNet V2理论介绍
├── [ 23M] 52-4.3.2_MobileNet V2代码讲解
├── [ 59M] 53-4.4.1_shufflenetv1_理论
├── [ 35M] 54-4.4.2_shufflenetv1_代码
├── [ 54M] 55-4.5.1_shufflenetv2理论
├── [ 27M] 56-4.5.2_shufflenetv2代码
├── [ 53M] 57-4.6.1_squeezenet理论
├── [ 21M] 58-4.6.2_squeezenet代码
├── [ 31M] 60-5.1.1_通用的分类任务训练代码
├── [7.5M] 61-5.1.2_利用Tensorboard监控训练速度
├── [ 16M] 62-5.1.3_通用的分类任务预测代码
├── [7.3M] 63-5.2.1_Pytorch模型格式转换与优化
├── [ 40M] 64-5.2.2_安卓部署单张图片识别app
└── [ 59M] 65-5.2.3_安卓部署实时识别app