Архитектура нейронной сети влияет на её обучение и эффективность следующим образом: она определяет структуру и организацию сети, включая количество слоёв, количество нейронов в каждом слое и связи между ними. 1 Эти параметры влияют на то, как сеть будет обрабатывать входные данные и выдавать выходные результаты. 1

Выбор архитектуры играет важную роль в обучении нейронных сетей. 1 Он требует баланса между сложностью и скоростью обучения, а также между гибкостью моделирования и избеганием переобучения. 1

Например, свёрточная нейронная сеть благодаря своей структуре позволяет значительно снизить количество весов в сравнении с полносвязанной нейронной сетью, а её операции легко поддаются распараллеливанию, что положительно сказывается на скорости обучения и на скорости работы. 3

Также архитектуру нейронной сети возможно изменить и доработать в любой момент обучения и оптимизации с целью достичь большей эффективности и точности. 4