模型架构设计
在深度学习中，模型结构直接影响性能。建议学习以下内容：
- 神经网络层叠技巧（如ResNet的残差连接）
- 注意力机制（Transformer架构详解）
- 混合模型设计（CNN+RNN的多模态应用）
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数据处理进阶
高质量数据是模型成功的关键：
- 自定义数据增强策略（如Mixup、CutMix）
- 高级数据预处理技术（标准化、归一化）
- 数据并行与分布式处理方案
模型训练技巧
提升训练效率的实践方法：
- 自定义学习率调度器（如Cosine退火）
- 梯度裁剪与正则化技术
- 混合精度训练与模型压缩
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模型评估与部署
- 自定义评估指标（如F1-score、AUC-ROC）
- 模型解释性工具（SHAP、LIME）
- 服务化部署方案（Docker+Flask）
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