深度学习结构优化代码

深度学习模型的结构优化通常涉及到调整神经网络的架构、层的数量和大小，以及它们之间的连接方式，目的是提高模型性能、减少计算资源消耗或是防止过拟合。这通常通过以下几个步骤来进行：

1. **模型选择**：确定基本模型结构，如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 或Transformer。

2. **参数调整**：
- **层数调整**：增加或减少隐藏层可以影响模型复杂度和泛化能力。一般会尝试一个合理的范围，并根据验证集性能进行调整。
- **节点数**：调整每层的神经元数量，过多可能导致过拟合，太少可能欠拟合。
- **批量归一化 (Batch Normalization)**：用于加速收敛并改善模型性能。

3. **池化与下采样**：控制信息的处理粒度，减小模型尺寸。

4. **正则化**：如L1、L2正则化或Dropout等技术，防止过拟合。

5. **优化器选择**：如Adam、SGD等，以及学习率策略（固定、衰减、自适应等）。

6. **架构搜索**：使用自动机器学习库（如AutoKeras、HPO等）自动化部分结构选择过程。

7. **梯度裁剪**：限制梯度的值，防止训练过程中权重更新过大导致数值不稳定。

8. **早期停止**：如果验证集性能不再提升，提前停止训练避免过拟合。

代码示例（Python with Keras）:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 创建一个简单的顺序模型
model = Sequential()

# 添加隐藏层及优化设置
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_shape))
model.add(Dropout(0.5)) # 防止过拟合
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # 输出层

# 使用Adam优化器，交叉熵损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 可能还包括模型检查点、学习率调整等高级配置