深度学习config

深度学习配置（Configuration）通常指的是在深度学习模型训练过程中设置的各种参数和选项。这些配置包括但不限于：

1. **网络结构**：如层数、每层的节点数、激活函数等。例如，在卷积神经网络（CNN）中，可能会设置卷积核大小、步长、填充等。

2. **优化器**：选择如Adam、SGD或RMSprop等算法，以及其学习率、动量、权重衰减等超参数。

3. **损失函数**：衡量模型预测结果与真实值之间差距的标准，如交叉熵、均方误差等。

4. **批次大小**：一次处理数据的数量，影响模型训练的速度和内存消耗。

5. **迭代次数（epochs）**：模型遍历完整个训练数据集的次数。

6. **验证策略**：如验证集划分比例、验证间隔等，用于监控模型性能防止过拟合。

7. **GPU资源**：如果使用GPU，需要指定设备及分配的显存大小。

8. **回调机制**：一些预先设定好的功能，如早停（当验证损失不再下降时停止训练）、学习率调整等。

配置文件通常会存储在yaml、json或其他易于解析的格式中，以便于复用和调试。在实践中，深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都提供了方便的工具来管理和修改这些配置。