概述
深度学习架构是一项令人兴奋的技术，可以利用它来实现各种任务。然而，选择正确的架构并不总是容易的。这篇文章总结了104种深度学习架构评估的精华，帮助您更好地理解和选择架构。
评估指标
评估深度学习架构有几个指标需要考虑。其中最重要的是准确度和训练时间。还有其他指标，如模型的复杂性、推理时间、泛化能力和可解释性。这些指标应该根据您的需求和数据集的类型进行评估。
图像分类架构
ResNet是效果最好的图像分类架构之一，这是由其深层架构和残差单元的结构造成的。Inception和Xception也是非常有效的图像分类架构，它们使用了比ResNet更大的模型。MobileNet是一种轻量级的架构，可用于在移动设备上进行实时图像分类。
物体检测架构
SSD是一种非常强大的物体检测架构，可以在几乎任何计算机上以实时速度运行。Faster R-CNN使用区域建议网络来提高检测效果。YOLO是一种很快的物体检测架构，可以实现非常快的推理时间。Mask R-CNN还支持实例分割。
语义分割架构
UNet是一种常用的语义分割架构，经过了大量的优化，特别适用于医学图像。DeepLab是一种基于空洞卷积的语义分割架构，它能够在几乎任何数据集上实现很好的效果。
文本分类/情感分析架构
无论您是要进行情感分析还是普通的文本分类，CNN是一个非常有效的架构。LSTM和GRU是一种循环神经网络，它在长序列任务中表现出色。BERT是一种非常流行的预训练语言模型，可以用于各种NLP任务。
生成式模型架构
GAN是一种流行的生成式模型架构，可以生成各种类型的样本。VAE是一种用于学习潜在空间表示的生成方式，它强调解码器的重建能力。Seq2Seq将一个序列映射到另一个序列，被广泛用于机器翻译和语音识别。
最后的总结
在这篇文章中，我们总结了104种深度学习架构评估的精华。选择正确的架构可以大大提高您的模型效果，但选择过多的复杂性也可能导致效果逐渐变差。因此，请选择最适合您需求的架构。