深度学习-5-如何选择损失函数和激活函数以及层数

参考神经网络结构选择的智慧:层数、连接与神经元数量的奥秘
参考终于知道如何选择深度学习的损失函数和激活函数了!
参考神经网络动画讲解 - 权重W、偏置b和激活函数

1 神经网络结构的选择

不同的神经网络结构,如层数、连接方式以及神经元数量等,都会对模型的学习能力、泛化性能和计算效率产生深远影响。神经网络结构的选择是一个复杂而关键的过程,需要综合考虑任务复杂度、数据集规模、计算资源等多个因素。

1.1 层数

神经网络的层数,即深度,是决定模型复杂度和学习能力的重要因素。
一般而言,增加网络层数可以提高模型的非线性拟合能力,使模型能够学习到更加复杂的特征表示。
然而,过深的网络也可能导致梯度消失、过拟合以及计算成本增加等问题。

在选择网络层数时,我们需要根据任务复杂度和数据集规模进行权衡。
对于简单任务或小规模数据集,浅层网络可能足以满足需求,同时能够降低计算成本和过拟合风险。
对于复杂任务或大规模数据集,适当增加网络深度可以提高模型的性能。

此外,我们还可以通过一些技巧来缓解深层网络带来的问题。例如,使用残差连接(Residual Connections)或批量归一化(Batch Normali

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