好的模型結構是深度學習成功的關鍵因素之一，不僅是非常重要的學術研究方向，在工業界實踐中也是模型是否能上線的關鍵。隨著深度學習的發展，各種各樣的網絡結構都被設計出來，從拓撲結構到卷積核的使用方式，從追求高精度到追求高性能，從手動設計到基於AutoML的自動設計，有非常多的寶貴經驗和核心技術值得研究總結和分享。
有三在阿里天池已經做了三次直播分享，分別是《千奇百怪的模型結構設計》，《如何設計精度更高的模型結構》，《如何設計更加精簡的模型結構》，這次來做一個彙總，並贈送課件。
第一期直播
這次直播的內容主要就是介紹各種各樣的模型結構，分了10多個方向，從殘差網絡到分組網絡，多分支到多輸入，非規則網絡到動態推理網絡等等。
總共直播的時長是1小時左右。
第二期直播
從事深度學習算法研究的人員一直在追求精度更高的網絡，這一次從模型的寬度、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。
總共直播的時長是1小時20分鐘左右。
第三期直播
在移動端使用深度學習模型時，我們需要參數少、計算速度快的模型，因此一個性能更高效的模型才是落地的關鍵，本次講述如何獲得一個更加高效的CNN模型。
總共直播的時長是1小時。
資源放送
以上3次直播共超過3個小時，200多頁PPT，我們提供了原始PPT文件下載，給有三AI公眾號發送關鍵詞“CNN模型”即可獲取。
更多細節和後續內容
直播中我們雖然給大家介紹了各種各樣的內容，但是時間有限，無法深入每一個模型的細節，同時內容篇幅也有限。
如果想知道直播中的各種網絡的細節以及進行更多的延伸，可以加入有三AI知識星球，其中的網絡結構1000變板塊就是專門介紹各種模型結構，已經超過200期，理論和實戰兼備，形式如下：
除了網絡結構設計，星球的生態詳細介紹如下：
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如何進行實戰深造
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