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有三说深度学习
内容简述第一篇：讲述深度学习的基础，涉及卷积神经网络的基本思想，深度学习中的正则化，优化方法等理论，深度学习中的常用数据集，数据增强方法等。
第二篇：讲述开源框架，深度学习在图像分类，分割，检测，跟踪等各类任务中的核心技术，讲述基于经验的模型的设计和优化，自动化的模型设计和超参数搜索技巧。
第三篇：讲述最近几年逐渐展现出强大建模能力的生成对抗网络，增强学习，总结深度学习的发展和未来的挑战。
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