当然可以增加更多层！深度学习的强大之处就在于能够通过堆叠多层网络（即 "深度"）来学习更复杂、更抽象的模式。以下是几种扩展方案及其原理： 一、增加更多隐藏层（例如 5→8→8→1）

当然可以增加更多层！深度学习的强大之处就在于能够通过堆叠多层网络（即 "深度"）来学习更复杂、更抽象的模式。以下是几种扩展方案及其原理：

一、增加更多隐藏层（例如 5→8→8→1）

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class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 8)  # 第一层
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(8, 8)          # 新增第二层
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.linear3 = nn.Linear(8, 1)          # 输出层
        self.activation = torch.sigmoid
        
    def forward(self, x, y=None):
        x = self.relu1(self.linear1(x))
        x = self.relu2(self.linear2(x))         # 新增层的计算
        x = self.activation(self.linear3(x))
        # ... 其余代码不变 ...

 

意义：

• 每增加一层，网络可以学习更高级的抽象特征。例如：
  • 第一层学习 "x [0] 和 x [4] 的差值"
  • 第二层学习 "这个差值是否超过某个阈值"
  • 第三层综合判断最终结果

二、调整每层神经元数量（例如 5→16→8→1）

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class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 16)  # 第一层加宽
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(16, 8)           # 第二层压缩
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.linear3 = nn.Linear(8, 1)
        # ... 其余代码不变 ...

 

意义：

• 第一层加宽（5→16）：捕获更多原始特征的组合
• 第二层压缩（16→8）：强制网络学习更紧凑、更重要的特征表示（类似 "特征蒸馏"）

三、添加 BatchNorm 层（提高训练稳定性）

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class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 8)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(8)             # 添加BatchNorm
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(8, 8)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(8)             # 添加BatchNorm
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.linear3 = nn.Linear(8, 1)
        # ... 其余代码不变 ...
        
    def forward(self, x, y=None):
        x = self.relu(self.bn1(self.linear1(x)))  # 顺序：Linear → BN → ReLU
        x = self.relu2(self.bn2(self.linear2(x)))
        x = self.activation(self.linear3(x))
        # ... 其余代码不变 ...

 

意义：

• 规范化每层的输入，加速训练并提高泛化能力
• 尤其在深层网络中效果显著

四、使用不同的激活函数组合

python

 

运行

 

 

 

 

class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 8)
        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.1)      # 使用LeakyReLU
        self.linear2 = nn.Linear(8, 8)
        self.swish = nn.SiLU()                   # 使用Swish激活函数
        self.linear3 = nn.Linear(8, 1)
        self.activation = torch.sigmoid
        # ... 其余代码不变 ...

 

意义：

• LeakyReLU：解决 ReLU 的 "神经元死亡" 问题（当输入为负时，仍有小梯度）
• Swish：平滑的非线性激活函数，在某些任务上表现优于 ReLU

五、是否需要这么多层？

对于您的简单任务（比较 x [0] 和 x [4]），两层网络（5→8→1）已经足够。但在更复杂的场景下，深层网络的优势会更明显：

网络结构	优点	缺点	适用场景
单层网络	简单、不易过拟合	只能学习线性模式	线性可分问题
两层网络	可学习基本非线性模式	表达能力有限	中等复杂度任务
多层网络（≥3）	可学习高度抽象的复杂模式	训练困难、需要更多数据和技巧	图像识别、自然语言处理

六、实用建议

1. 从小模型开始：先验证 5→8→1 的效果，再尝试增加层数
2. 监控训练过程：
   • 如果准确率停滞不前，可能需要更深的网络
   • 如果准确率波动大或下降，可能是过拟合，需要正则化（如 Dropout）
3. 可视化特征：
   • 可以尝试在中间层添加可视化，观察网络学习到的特征
   • 例如，用 t-SNE 降维展示 8 维特征如何区分正负样本

如果您想尝试更深的网络，可以从 5→16→8→1 开始，逐步调整层数和神经元数量，观察模型性能的变化。