うわー、これはすでに私を大いに助けてくれました！この表現は、通常、ニューラルネットワークのコンテキストで使用され、動的な方法で役立つ可能性のある追加の役立つ情報で豊かにすることができますか？
確かに、以下に、ニューラルネットワークアーキテクチャの表現に追加できる追加情報があります。

1.アクティベーション関数：各レイヤーに使用される活性化関数を示します。たとえば、relu関数を使用するノードと比較して、シグモイド関数を使用するノードに異なる色または形状を使用できます。

2.バイアスユニット：各層にバイアスユニットの存在を示します。たとえば、通常のノードと比較して、バイアスユニットに異なる形状または色を使用できます。

3.重み：ノード間の各接続に関連する重みを示します。ラインの厚さまたは色を使用して、重量の大きさを示すことができます。

4.出力値：ネットワーク内の各ノードの出力値を表示します。これは、ノードのサイズまたは色を使用して示される可能性があります。

5.損失関数：ネットワークのトレーニングに使用される損失関数を示します。たとえば、損失関数名を示す図にラベルまたは注釈を追加できます。

6.オプティマイザー：ネットワークのトレーニングに使用されるオプティマイザーを示します。損失関数と同様に、オプティマイザー名を示す図にラベルまたは注釈を追加できます。

7.入力データと出力データ：ネットワークで使用される入力データと出力データの寸法とタイプを示します。たとえば、入力形状（画像寸法など）と出力形状（クラスの数など）を示す注釈を追加できます。

これらの追加機能を実装するには、既存のコードを変更するか、テンソルボードなどのライブラリを使用して、他の有用な情報とともにニューラルネットワークアーキテクチャを視覚化できます。