การ ปรับ ปรุง ระบบ ประสาท ให้ ดี ขึ้น จําเป็น ต้อง ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ และ ประสิทธิภาพ ของ เครื่อง จําลอง การ เรียน รู้ หลัก การ ใน การ ออก แบบ ช่วย สร้าง แบบ จําลอง ที่ ถูก ต้อง และ ใช้ ได้ ผล บทความ นี้ จะ พิจารณา หลัก การ สําคัญ ๆ ที่ จะ ใช้ ได้ ใน การ ออก แบบ เครือ ข่าย ประสาท

เลือกเลเยอร์และการจัดเรียง

การเลือกเลเยอร์ และการจัดการของแต่ละชั้น มีผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนของเครือข่ายประสาท การใช้รูปแบบชั้นที่เหมาะสม เช่น การสังเคราะห์การวิวัฒนาการ การกลับมาของเลเยอร์หรือการเชื่อมโยงอย่างเต็มที่ ขึ้นอยู่กับโดเมนปัญหา การแยกและความลึกที่เหมาะสม สามารถเพิ่มความสามารถในการเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องใช้เกินขนาด

ความจุแบบพารามิเตอร์

การ ทํา พารามิเตอร์ ที่ ไม่ จําเป็น ช่วย ป้องกัน การ ใช้ มาก เกิน ไป และ ลด ค่า ใช้ จ่าย ใน การ คํานวณ.

การปฏิบัติการเพื่อการเปิดใช้งาน

การเลือกฟังก์ชันการเรียกดูที่เหมาะสม ส่งผลให้ความสามารถในการเรียนการแทนแบบไม่เชิงเส้นของเครือข่าย ตัวเลือกทั่วไปรวมถึง ReLU, Leaky ReLU และ Sigmoid ทําหน้าที่ การคัดเลือกที่เหมาะสม สามารถเพิ่มความเร็วการเข้าใช้แบบ การรวมและประสิทธิภาพแบบได้ดีขึ้น

การ ฝึก อบรม

การ ออก แบบ แบบ แบบ สถาปัตยกรรม ด้วย ความ มี ประสิทธิภาพ ใน จิตใจ รวม ถึง การ เลือก วิธี การ ปรับ ปรุง ให้ เหมาะ สม, อัตรา การ เรียน รู้, และ ขนาด รูป แบบ ต่าง ๆ.