作品简介
本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各模型设计思想提供了大量的实例，供读者实战演练。
言有三，先后就读于华中科技大学，中国科学院，先后就职于奇虎360AI研究院，陌陌深度学习实验室，6年计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习图像项目经验，拥有技术公众号《与有三学AI》，摄影公众号《有三工作室》，曾在gitchat等平台开设过《AI程序员码说摄影图像基础》，《AI图像识别项目从入门到上线》图文课程并开设过《caffe图像分割实战》，《深度学习与人脸图像应用》视频课程。