【直播预告】如何设计性能更强的CNN模型

变焦跟踪理论基础(如何在变焦过程中保持清晰) 如何在整个变焦过程中一直保持图像的清晰度或焦点是变焦跟踪的主要挑战。 当用户在缩放跟踪的情况下改变缩放时,设备保持对焦。 然而,在没有变焦跟踪的情况下,图像变得失焦,图像在变焦跟踪后由于自动对焦(AF)算法才最终对焦。................................................... 阅读详情

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大家好,预告一下下周六的知乎Live直播-如何设计性能更强的CNN模型结构。

1、直播基本信息

  • 时间:2019年5月4日20:04开始。

  • 地点:知乎live,线上直播。

  • 主讲人:言有三。

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2、内容简述

1.  网络深度的设计    

  • 深度如何影响模型性能    

  • 如何初始化模型的深度    

  • 如何迭代模型深度 

2. 网络宽度的设计    

  • 宽度如何影响模型性能    

  • 如何初始化模型的宽度    

  • 如何迭代模型宽度 

3. 卷积核大小的设计    

  • 卷积核大小如何影响模型性能    

  • 如何选择卷积核的大小

4. Dropout和BN的设计    

  • Dropout如何影响模型性能    

  • 如何使用dropout和注意事项    

  • BN层如何影响模型性能    

  • 如何使用BN和注意事项

5. 多尺度与信息融合的设计    

  • 多尺度如何影响模型性能    

  • 多尺度有哪些设计方法    

  • 如何设计多尺度模型进行信息融合 

6. 残差结构的理解和设计    

  • 残差如何影响模型性能    

  • 如何使用好残差结构 

7. 步长与池化的设计    

  • 步长如何影响模型性能    

  • 如何设计步长    

  • 池化如何影响模型性能    

  • 如何设计池化 

8. 其他

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往期精选

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