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，主要涉及模型架构的构建和优化。典型的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的设计与参数调整直接影响模型性能。

在模型设计过程中，工程师需要关注层数选择、激活函数匹配（如ReLU、Sigmoid）、正则化策略（Dropout/L2）以及梯度优化方法（Adam/SGD）。值得注意的是，隐藏层的深度并非越深越好，需通过验证集评估避免过拟合。

感谢Hagan博士等研究者对神经网络理论发展的贡献，其关于反向传播算法和训练优化的研究为现代深度学习奠定了基础。当前前沿方向包括图神经网络、Transformer架构等，这些创新持续推动着感知类AI任务的边界。