深度学习架构优化是提高模型性能和效率的关键。以下是一些常见的架构优化方法：

1. 网络结构优化

  • 残差网络 (ResNet): 引入残差连接，允许梯度直接从输出层传递到输入层，解决深层网络训练困难的问题。
  • 密集连接网络 (DenseNet): 通过将所有层直接连接，提高特征重用，减少参数数量。

2. 激活函数优化

  • ReLU (Rectified Linear Unit): 简化计算，提高收敛速度。
  • Leaky ReLU: 解决ReLU在负值区域梯度消失的问题。

3. 正则化技术

  • Dropout: 在训练过程中随机丢弃一部分神经元，防止过拟合。
  • 权重衰减 (L2 正则化): 通过增加权重平方项到损失函数中，减少模型复杂度。

4. 优化器选择

  • Adam: 结合了动量和自适应学习率的优点，适用于大多数情况。
  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 简单易实现，但可能需要调整学习率。

5. 数据增强

通过变换输入数据，增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

扩展阅读

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深度学习架构优化