深度学习的杂七杂八

1. 神经网络的搭建原则 在学习和实践深度学习的时候，对于神经网络的搭建过程感觉蛮好奇的。现在主流的框架tensorflow、pytorch等都封了一系列底层模块，搭神经网络有点类似拼积木，embedding、Conv2d、LSTM、Linear组合起来加上各**函数、在确定优化器、损失函数，就组了一个模型出来，那么在设计这个模型的时候是依据什么原则进行规划的呢? 一般我会在NLP分析里加上emb

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