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Deep vs. Wide Models
程式設計開發-
作者
吳岳霖
- 作品簡介 作品以一個簡單的深度學習模型為基礎，設計了兩種架構──多層次的 Deep Learning Model 與 單層但含有大量神經元的 Fat Model，並在相同條件下進行比較。
- 課程名稱 AI人工智慧工程師 Python AI 深度學習與強化學習實戰
【創作理念】
這個作品的發想，來自於課堂上老師的一個提問。當下無法立刻給出答案，所以我決定透過實驗來找出方向。
作品以一個簡單的深度學習模型為基礎，設計了兩種架構──
多層次的 Deep Learning Model 與 單層但含有大量神經元的 Fat Model，並在相同條件下進行比較。
研究的重點在於探討「模型深度」與「神經元數量」對效能的影響，
並藉由 Accuracy 與 Time Efficiency 的差異來檢視哪一種結構更適合。
雖然最終結果顯示 Fat Model 在準確率上有更好的表現，但由於本次僅在單純條件下測試，後續仍有許多可延伸與優化的空間。
【課程感想】
老師在課程中不僅詳細地講解了程式碼與 Deep Learning 的核心觀念，
也會在學生提出問題時，給予精準且清楚的解答，幫助我們釐清複雜的概念。
雖然學習過程中常常遇到技術上的瓶頸，但老師總能一步步引導，協助我們找到正確的方向。
透過這門課程，我不僅學到了模型的架構設計與優缺點比較，也更理解實驗設計與驗證的重要性。
※本文所展示之作品為吳岳霖學員所創作，其著作權歸屬學員本人所有，未經授權請勿轉載或使用。
