【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？
大家应该还记得有三在今年6月份出版的新书《深度学习之模型设计》吧，这是一本讲述深度学习模型设计核心算法的书籍，同时配套有大量实战案例，书籍介绍链接如下。
有很多的小伙伴表示一口气读完该书后还不过瘾，其实该书还有许多相关的拓展资料，如果小伙伴们不知道的，可以看下面的汇总。
配套直播
与本书配套有4次相关的免费直播，分别是《深度卷积神经网络模型设计技术》，《如何设计性能更强的CNN结构》，《如何设计更加高效的CNN结构》，《如何学会深度学习模型设计和优化》。
《深度卷积神经网络模型设计技术》，内容主要就是介绍各种各样的模型结构，分了10多个方向，与本书内容高度相关。
《如何设计性能更强的CNN结构》从模型的宽度、深度、卷积核和步长的大小，Dropout和BN层的设计，残差网络，多尺度与信息融合，Attention机制，AutoML，GAN等方向来讲述如何设计一个性能更强的CNN 模型。
《如何设计更加高效的CNN结构》从卷积核使用，拓扑结构，剪枝，量化，蒸馏，动态推理，AutoML等方向讲述如何获得一个更加高效的CNN模型。
以上3次内容，大家可以从下面的文章中获取视频链接和PPT文件，如果PPT失效请移步有三AI知识星球中获得。
《如何学会深度学习模型设计和优化》，是专门针对本书进行的直播，从为什么要掌握模型设计和优化，模型发展的简史，模型设计与优化，如何学习等方向进行了讲述，下面是往期链接。
另外，我们在公众生态的付费直播中还增加了一次模型优化实践的内容，详细介绍如下：
二维码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听回放，其中季划成员免费，其他成员费用如上图。
公众号的专栏文章
《深度学习之模型设计》书中主要是针对通用的设计思想进行解读，其中更深的模型优化和压缩的内容没有收录全面，在我们公众号有许多关于的技术文章，包括修行之路的不惑境界以及AutoML专栏，相关链接如下：
【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？
有三AI知识星球
本书主讲通用的深度学习模型设计思想，由于篇幅限制，无法对每一个研究方向都进行详细地介绍，如果想要对其他各个方向的模型设计思想进行深入长期学习，可以移步有三AI知识星球中的网络结构1000变板块，该板块有将近500期各类模型设计的详细解读，预览如下。
加入方法为扫码，一年内阅读有效：
关于知识星球生态的详细介绍，大家可以阅读下面的文章介绍：
模型优化组
如果大家想要长期稳定地学习模型优化和压缩，完成相关实践，并且能够获得交流和指导，可以考虑加入有三AI秋季划模型优化组，其中学习内容包括数据使用，模型使用和调参，模型性能分析，紧凑模型设计，模型剪枝，模型量化，模型蒸馏，自动化模型设计，模型部署。
具体的介绍大家可以阅读下面的文章。
本书配套资源
最后，关于本书还有一些配套资源，包括开源代码，勘误链接，请大家阅读下面文章获取。
【通知】深度学习之模型设计书籍勘误汇总！附赠资源和代码开源问题
本书京东购买链接如下：
深度学习模型设计是一项通用的基础技术，每一个从事本领域的算法和工程人员都必须掌握好，请大家务必重视起来。