深度学习模型架构
深度学习模型是神经网络的核心，常见类型包括：
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络
适用于图像识别，通过卷积层提取局部特征。
🔗 点击了解CNN实战循环神经网络（RNN）
循环神经网络
适合序列数据处理，如自然语言和时间序列分析。
⚡ RNN优化技巧Transformer模型
Transformer
基于自注意力机制，广泛应用于自然语言处理和生成模型。
🏗️ Transformer架构详解
高级优化技术
优化算法直接影响模型训练效率：
自适应学习率方法
如Adam、RMSprop，自动调整不同参数的学习率。
🛡️ 正则化技术指南动量法（Momentum）
加入历史梯度方向，加速收敛并减少震荡。
🔧 优化器对比实验分布式训练
使用多GPU或云计算资源加速大规模模型训练。
🌍 分布式训练实践
高级正则化方法
防止过拟合的常用策略：
Dropout
随机关闭神经元，增强模型泛化能力。
🧠 Dropout原理图解权重衰减（L2正则化）
通过惩罚大权重值，约束模型复杂度。
⚖️ 正则化技术对比数据增强
对训练数据进行旋转、翻转等操作，提升模型鲁棒性。
📷 数据增强案例
高级应用领域
神经网络在多个领域有深入应用：