Выбор архитектуры сети

Выбор оптимальной архитектуры нейронной сети является важным этапом в разработке эффективных моделей глубокого обучения. Основные факторы при выборе архитектуры:

- Тип входных данных. Для изображений подходят сверточные сети, для текста - рекуррентные, для табличных данных - полносвязные.

- Объем данных для обучения. Чем больше данных, тем сложнее может быть архитектура, но избегать переобучения.

- Требуемое время обучения. Сложные архитектуры обучаются дольше простых. Нужен баланс.

- Требуемая точность. Сложные модели обычно дают лучшую точность.

- Ресурсы для обучения. Глубокие сети требуют мощного GPU, памяти. Нужно учитывать доступные ресурсы.

- Возможность трансферного обучения. Предобученные модели могут работать лучше "с нуля".

- Требования к latency при инференсе. Некоторые архитектуры эффективнее оптимизируются.

Итеративное тестирование различных топологий с постепенным усложнением - лучший подход для выбора оптимальной архитектуры, учитывающей все требования и ограничения конкретной задачи.