24、深度学习中的实验与神经网络架构

深度学习中的实验与神经网络架构

在深度学习领域，实验和网络架构是两个关键的方面。实验有助于我们评估不同算法和参数组合的性能，而合适的网络架构则是实现高效学习和决策的基础。

实验相关内容

在进行实验时，会生成多试验图，用于比较所有试验的情况，同时还会有移动平均版本的图。此外，会生成一个名为 experiment_df 的 CSV 文件，该文件总结了实验中的变量和结果，并按照试验表现从最佳到最差进行排序，这样可以清晰地展示从最成功到最不成功的超参数值范围和组合。

下面是实验生成内容的简单总结表格：
| 生成内容 | 作用 |
| ---- | ---- |
| 多试验图 | 比较所有试验情况 |
| 移动平均版本图 | 辅助分析试验趋势 |
| experiment_df CSV 文件 | 总结变量和结果，按表现排序 |

实验的流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[开始实验] --> B[生成多试验图]
    B --> C[生成移动平均版本图]
    B --> D[生成 experiment_df CSV 文件]
    D --> E[排序结果]
    E --> F[结束实验]

神经网络架构

神经网络可以分为不同的家族，每个家族都有特定的特征，适用于不同的任务和输入数据类型。主要有三大类别：多层感知器（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）和循环