神经网络设计模式：构建可扩展的神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着深度学习技术的发展和应用在人工智能领域的广泛落地，越来越多的人开始关注并研究如何更好、更快、更有效地利用神经网络训练模型。而神经网络的设计模式则是其中的关键一环。本文将从研究者们对于神经网络设计模式的观察及思考出发，梳理最新的网络设计模式论文，并结合现有的工具箱、框架等方法，整理出适用于实际应用的设计模式指南。读者可以基于此做到快速、准确地实现自己的神经网络模型。

2.背景介绍

早期的神经网络（Neural Network）由多个神经元组成，每个神经元之间通过激活函数进行通信。然而随着深度学习技术的迅速发展，神经网络已经逐渐演变成具有非常强大的能力，能够处理复杂的高维数据集，而且这种能力的提升也伴随着一些新的设计模式的出现。由于神经网络在不同任务上的能力差异巨大，因此很难给出一种通用的设计模式，使得所有类型的神经网络都能达到较好的性能。 事实上，神经网络的设计模式有很多不同的因素会影响它们的表现，如输入特征数量、输入数据类型、输出目标、损失函数、优化算法、层数、参数量、批大小、正则化、网络架构、网络初始化、捕获噪声等。因此，要针对不同的任务设计一个比较优秀的神经网络模型，需要结合相关的知识和技能，不断深入了解这些因素间的关联性，并找到最适合各个任务的最佳设计方案。

3.基本概念术语说明

（1）全连接(Fully Connected)

全连接神经网络就是每一层的节点都与下一层的所有节点相连，因此整个网络中任意两层之间的连接都是全连接的。比如输入层只有784个神经元，隐藏层有50