编码MLP:良好做法？

Question

我最近完成了用Python编写自己的MLP神经网络的程序。为了使我的代码更容易阅读，我将MLP划分为以下类:网络类、层类和神经元类，其中神经元类将执行所有的计算，例如激活和计算错误信号。每个神经元还包含一个权重数组。

为了验证我的MLP的结果，我用相同的数据集尝试了sklearn MLPClassifier，发现sklearn实际上比我的代码快得多。

如果用矩阵重写代码，我的代码会更快吗？对NN进行编码的正确方法是什么?我如何才能使自己的性能与sklearn的性能相仿？

Answer 1

如果用矩阵重写代码，我的代码会更快吗？

没有看到代码，这是不可能知道的，但很有可能。而且，我绝不会给单个神经元建模。太多的开销而没有任何用处。取而代之的是模型层。

我怎样才能使自己的表现与滑雪表演相得益彰？

Sklearn是开源的。阅读代码：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/7389dba/sklearn/neural_网络/多层_perceptron.py#L682