[Alex-lab 6]

Доброго дня.

Имею нулевой опыт работы с нейросетями.

Интересует пока более общие вопросы. Например, есть ли какие-то подходы к выбору структуры нейросети, количества слоев, количество входов, необходима ли избыточность, как оценить разумную достаточность? Как это влияет на точность, время обучения и т.п.?

Может есть какая-то литература об этом, а то попадается в основном информация о том как сделать конкретную реализацию, обучить её и т.д. Меня это пока не интересует, в целом думаю задача для специалиста подъемная. Но как сконструировать саму архитектуру сети?

Благодарю за советы.

[Pavia 0]

Методика выбора сети - это метод проб и ошибок. А для быстрого старта смотрим что есть на Kaggle. 

Колличество слоев столько сколько тянет Ваш компьютер  для выбранного датасета.  Как правило с начало ищим структуру на малом датасета(выжимке) так что бы обучение укладывалось в 5-10 минут. А потом уже увеличиваем слои до 1 часа счёта. А потом увеличивается датасет и планируется обучение на 1-2 месяца на арендованном сервере/суперкомпьютеры. 

Количество входов зависит от метода кодирования информации на входе. И от предыдущих 2-х пунктов.

Избыточность не нужна. Разумность и достаточность определяется по Loss  функции. Если качество падает то уменьшаем колличество слоев.