神经网络设计

资 源 简 介

神经网络设计

详 情 说 明

神经网络设计是深度学习领域的核心课题，主要关注如何构建高效可靠的模型结构。典型的神经网络设计包含三个关键环节：输入层设计需考虑数据特征维度，隐藏层设计涉及层数、神经元数量及连接方式的选择，输出层则取决于任务类型。

在模型架构方面，全连接网络适合结构化数据，而CNN擅长处理图像等网格数据，RNN则针对时序数据设计。现代架构常采用残差连接、注意力机制等创新结构来提升性能。激活函数的选择直接影响模型非线性表达能力，ReLU及其变种目前最为常用。

训练优化是设计的关键环节，包括损失函数定制、优化器选择和学习率调度策略。批归一化和Dropout等技术的运用能显著提高训练稳定性。模型压缩技术如剪枝和量化也越来越受重视，这对嵌入式部署尤为重要。