如何利用卷积神经网络(CNN)改进深度学习在凝视估计中的应用？请结合《深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构》的内容，提供具体的实现策略。

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的关键技术之一，尤其在凝视估计任务中显示了巨大的潜力。《深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构》一文中，作者提出了一种新颖的深度神经网络架构——层叠沙漏网络，它专门设计用于解决从单眼输入图像估计人类注视方向的问题。以下是如何利用CNN改进凝视估计应用的具体策略：

参考资源链接：[深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构](https://wenku.csdn.net/doc/3dwos0ngki?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据预处理**：首先，需要对图像进行标准化处理，确保输入数据具有统一的格式和尺度。这包括调整图像大小、归一化像素值以及可能的数据增强，如旋转、翻转和裁剪，以增加模型的泛化能力。

2. **网络架构设计**：利用已有的CNN架构，如LeNet-5、VGG-16或AlexNet，作为基线模型。这些模型在图像识别和分类任务上已表现出优秀性能。根据凝视估计任务的特殊需求，设计适应该任务的网络架构。例如，可以在全连接层之后添加额外的层以处理头部姿态变化，或调整卷积层以更好地捕捉与注视方向相关的视觉特征。

3. **特征提取与表示**：改进网络的特征提取能力，使它能够学习到与注视方向和头部姿态相关的关键特征。可以引入注意力机制，让网络聚焦于图像中与任务相关的重要区域。

4. **中间图形表示回归**：采用中间图形表示的方法，将注视方向分解为更易于处理的步骤，通过中间步骤逐步细化3D注视方向的预测。例如，可以设计网络首先回归到粗略的方向，然后逐步调整到更精确的位置。

5. **损失函数与优化器选择**：使用适当的损失函数来衡量预测的注视方向与真实值之间的差异，并选择合适的优化器以实现快速收敛。比如，均方误差（MSE）损失函数常用于回归任务，而Adam优化器则是深度学习中广泛采用的优化算法。

6. **模型训练与评估**：在训练过程中，定期使用验证集评估模型的性能，通过调整超参数（如学习率、批次大小等）来优化模型。评估指标可以包括均方误差、平均绝对误差等。

通过上述策略，结合《深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构》中提出的创新方法，可以有效改进CNN在凝视估计任务中的应用，提高预测的精确性和稳定性。这不仅对学术研究有重要价值，也对开发更先进的眼动追踪技术有实际意义。

参考资源链接：[深度学习驱动的凝视估计：一种新的神经网络架构](https://wenku.csdn.net/doc/3dwos0ngki?spm=1055.2569.3001.10343)