При выборе структуры нейронной сети необходимо учитывать несколько ключевых факторов, которые помогут определить оптимальную архитектуру модели. Во-первых, необходимо определить количество слоев и нейронов в каждом слое. Это зависит от сложности задачи, которую необходимо решить, а также от объема и структуры доступных данных.
Например, для задач классификации изображений часто используют сверточные слои, которые могут выделять важные признаки из изображения. Для задач обработки текста часто используются рекуррентные слои, которые могут учитывать последовательность данных.
Кроме того, необходимо определить функции активации для каждого слоя. Различные функции активации могут быть более или менее подходящими для конкретной задачи, поэтому необходимо провести эксперименты с разными вариантами.
Также стоит учитывать наличие регуляризации в модели, которая помогает предотвратить переобучение. Это может быть L1 или L2 регуляризация, dropout и другие методы.
Наконец, необходимо выбрать оптимальный оптимизатор и функцию потерь для обучения нейронной сети. Различные оптимизаторы могут иметь различные скорости сходимости и эффективность в различных задачах. Также функция потерь должна соответствовать типу задачи - для задач классификации часто используется кросс-энтропия, для регрессии - среднеквадратичная ошибка.
В целом, выбор структуры нейронной сети - это искусство, которое требует понимания основных принципов работы нейронных сетей и опыта в применении их к различным задачам.