欢迎来到深度学习高级主题学习专区！以下内容将帮助你掌握更复杂的模型设计与优化技巧：
1. 神经网络架构设计 🏗️
- 残差网络（ResNet）：通过残差块解决梯度消失问题
- Transformer模型：基于自注意力机制的序列处理革命
- 混合模型：CNN与RNN的结合应用案例
2. 优化技巧 🔧
- 学习率衰减策略：余弦退火 vs �阶梯衰减
- 正则化技术：Dropout、权重衰减（L2正则化）
- 高级优化器：AdamW、LAMB、RMSProp
3. 框架实践 🧰
- PyTorch的动态计算图特性
- TensorFlow的函数式API进阶用法
- 模型压缩技术：知识蒸馏、量化部署
4. 实战项目 🚀
- 图像超分辨率重建（SRGAN）
- 多模态融合：CV+NLP联合模型
- 分布式训练：Horovod框架实战
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