При выборе архитектуры нейронной сети необходимо учитывать несколько ключевых моментов. Во-первых, необходимо определить цель обучения сети и тип задачи, которую она должна решать (классификация, регрессия, дедукция и так далее.).
Затем следует определить структуру самой сети, то есть количество слоев, их типы (полно связные, сверхточные, рекуррентные и так далее.), а также количество нейронов в каждом слое. Кроме того, важно учитывать наличие слоев нормализации данных, слоев регуляризации и функций активации.
Для выбора архитектуры нейронной сети также необходимо провести анализ доступных данных для обучения, исследовать их особенности, размеры, структуру. Например, для обработки изображений лучше всего подойдут сверхточные нейронные сети, а для работы с последовательными данными - рекуррентные сети.
Также следует учитывать количество доступных вычислительных ресурсов, так как некоторые архитектуры могут быть более сложными и требовательными к вычислительной мощности.
В итоге, выбор архитектуры нейронной сети должен быть обоснованным и соответствовать поставленным задачам и условиям.