神经网络工厂 - 网络架构设计

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训练损失: -

验证准确率: -

迭代次数: 0

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神经元数量:

激活函数:

Dropout率: 0.2

学习率:

批大小:

优化器:

XOR问题: 至少需要一个隐藏层

复杂问题: 增加层数和神经元数量

过拟合: 添加Dropout或减少参数

训练不稳定: 降低学习率或添加批归一化

简单网络: 2层隐藏层，适合XOR等简单非线性问题

深度网络: 4层隐藏层，适合螺旋等复杂问题

正则化网络: 使用Dropout防止过拟合

ResNet风格: 批归一化 + 深层网络，训练更稳定