私は実は、私はTensorflowのウェブサイトにいくつかの例をTensorflowTensorflowでのディープニューラルネットワークのアーキテクチャを指定する方法は？
で初心者をテストしていています、と私はframworkのいくつかの機能を理解するために開始しますが、私は理解していないことは、私は私のアーキテクチャを設計することができる方法です、私は「... CONV、プール」層の数、層の種類を意味し、AmexNetのような多くのpredifinedアーキテクチャがあるので、それは、
おかげで、
ことを行うには、不可欠な場合、私は強くお勧めします以前のML経験（https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros）かどうか（https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners）に応じて、チュートリアルを手にして作業しています。あなたが求めている質問はそこに答えられています。
事前定義されたアーキテクチャの使用に関する質問または自己定義は、ユースケースによって異なります。シーンに車しかないかどうかを分類するような簡単な操作をしたい場合、より浅いアーキテクチャはより速く、より深いものは過度のものであるため、よりうまくいくかもしれません。しかし、ほとんどのアーキテクチャはすでに文献で定義されているアーキテクチャに似ています。
自然に発生するもう1つの疑問は、あらかじめ定義されたアーキテクチャについては、転送学習/微調整についてです。多くの場合、あらかじめ定義されたアーキテクチャはすでに大きなデータセット（主にImageNet）で学習されており、多くのタスクのためにすぐにすぐに実行できます。ほとんどのトレーニングデータでは、これを使用するのは非常に意味があります。トレーニングデータがたくさんあるので、あなたの進歩を妨げる可能性があります。