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干货 | 康奈尔大学博士后黄高：深度卷积网络的结构设计

2017 年 9 月 15 日 机器学习研究会

本文为9月14日晚，康奈尔大学博士后、CVPR 2017 Best Paper第一作者——黄高在将门技术社群分享“深度卷积网络的结构设计”的内容回顾，他介绍了探讨如何通过改进深度卷积网络的结构设计，来提升其训练效率、推理效率以及泛化能力。



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黄高，清华大学自动化系助理教授。2009年和2015年分别从北京航空航天大学和清华大学获得学士和博士学位。2015年至2018年为美国康奈尔大学计算机系博士后。其主要研究领域为机器学习和计算机视觉。其博士论文获得中国自动化学会优秀博士学位论文以及清华大学优秀博士论文一等奖。目前在NIPS，ICML，CVPR等国际顶级会议及IEEE多个汇刊共计发表学术论文30余篇，Google Scholar引用6000余次，单篇最高引用4000余次。曾获得全国百篇最具影响国际学术论文、CVPR最佳论文奖（DenseNet）、世界人工智能大会SAIL先锋奖以及吴文俊人工智能自然科学一等奖等奖励和荣誉。个人主页：https://www.tsinghua.edu.cn/publish/au/1714/2019/20190308143746059566193/20190308143746059566193_.html
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