参考神经网络结构选择的智慧：层数、连接与神经元数量的奥秘
参考终于知道如何选择深度学习的损失函数和激活函数了！
参考神经网络动画讲解 - 权重W、偏置b和激活函数
1 神经网络结构的选择
不同的神经网络结构，如层数、连接方式以及神经元数量等，都会对模型的学习能力、泛化性能和计算效率产生深远影响。神经网络结构的选择是一个复杂而关键的过程，需要综合考虑任务复杂度、数据集规模、计算资源等多个因素。
1.1 层数
神经网络的层数，即深度，是决定模型复杂度和学习能力的重要因素。
一般而言，增加网络层数可以提高模型的非线性拟合能力，使模型能够学习到更加复杂的特征表示。
然而，过深的网络也可能导致梯度消失、过拟合以及计算成本增加等问题。
在选择网络层数时，我们需要根据任务复杂度和数据集规模进行权衡。
对于简单任务或小规模数据集，浅层网络可能足以满足需求，同时能够降低计算成本和过拟合风险。
对于复杂任务或大规模数据集，适当增加网络深度可以提高模型的性能。
此外，我们还可以通过一些技巧来缓解深层网络带来的问题。例如，使用残差连接（Residual Connections）或批量归一化（Batch Normali
