为深度学习问题选择正确的架构，首先要了解问题的类型和数据的结构。例如，卷积神经网络 (CNN) 天然适合图像相关任务（如分类或对象检测），因为它们通过过滤器有效地处理空间层次结构。同样，循环神经网络 (RNN) 或 transformers 更适合顺序数据（如文本或时间序列），因为它们可以处理随时间变化的依赖关系。如果您的任务涉及非结构化数据（例如，图像、音频），请从已建立的架构开始，例如 ResNet 用于图像或 BERT 用于文本，这些架构已在其领域中证明有效。对于结构化的表格数据，可以使用更简单的架构，如多层感知器 (MLP) 或梯度提升树。始终要问：我正在处理哪种类型的输入，以及哪些架构通常用于类似的问题？
接下来，考虑模型复杂性和可用资源。像 Vision Transformers 或 GPT 风格模型这样的大型架构需要大量的计算能力和大型数据集，以避免过度拟合。如果您的数据集很小或者您的训练资源有限，请选择更轻量级的架构，例如 MobileNet（用于图像）或 DistilBERT（用于文本），它们牺牲最小的准确性来提高效率。对于实时应用（例如，移动应用），优先考虑针对推理速度优化的架构，例如 SqueezeNet 或 TinyLSTM。相反，如果准确性至关重要且资源充足，那么像 EfficientNet 或基于 transformer 的架构这样的更深层模型可能值得权衡。始终验证预训练模型（通过迁移学习）是否可以加速训练——例如，在小型医学成像数据集上微调预训练的 ResNet 通常优于从头开始训练 CNN。
最后，实验是关键。从基线模型（例如，具有几层的简单 CNN）开始，并逐步测试更复杂的架构。使用验证准确性、训练时间和内存使用率等指标来比较选项。例如，如果基本的 LSTM 不适合您的文本数据，请尝试添加注意力机制或切换到 transformer。像 AutoML 或超参数优化框架（例如，Optuna）这样的工具可以自动化此过程的一部分。此外，请考虑部署约束：在 GPU 服务器上训练的模型可能需要量化或剪枝才能在边缘设备上运行。通过调整层大小、激活函数或基于性能的正则化技术（例如，dropout）进行迭代。例如，向 CNN 添加批量归一化可能会稳定训练，而减少层数可以降低延迟。没有通用的解决方案——通过系统测试平衡问题需求、数据和资源。