tensorflow - 如何确定我的深度学习模型需要什么类型的层？

Question

假设我想制作一个可以做某事的模型。现在，当我在 Google 或 YouTube 上搜索该主题时，我发现了很多相关教程，似乎一些聪明的程序员已经用深度学习实现了该模型。

但是他们怎么知道他们需要什么类型的层、什么类型的激活函数、损失函数、优化器、单元数量等。他们需要使用深度学习来解决特定问题。

有没有什么技巧可以了解这一点，或者这只是理解和经验的问题？如果有人能指出一些视频或文章来回答我的问题，那也会非常有帮助。

Answer 1

这更多的是理解和经验的问题。从头开始构建模型时，您必须了解哪些优化器、损失等对您的特定问题有意义。为了适本地选择这些，您必须了解可用的优化器、损失函数等之间的差异。

关于选择多少层和节点、多少批量大小、什么学习率等——这些都是您在试验模型时需要测试和调整的超参数 .

我有一个 Deep Learning Fundamentals YouTube playlist你可能会觉得有帮助。它涵盖了短视频中每个主题的基础知识。此外，这 Deep Learning with Keras playlist如果您想在了解基本概念后更多地关注编码，这也可能是有益的。