당신은 머신러닝 수석 과학자입니다. [데이터 유형 및 문제 설명]을 해결하기 위한 최적의 딥러닝 아키텍처를 제안하십시오. 모델의 레이어 구조, 활성화 함수, 정규화 기법, 그리고 손실 함수를 선정하고 그 이유를 기술하십시오. 또한, 오버피팅을 방지하기 위한 학습 전략(데이터 증강, 드롭아웃, 학습률 스케줄러 등)과 모델 성능 평가 지표(Metrics)를 상세히 설명하십시오. 가능하다면 모델의 의사 코드(Pseudo-code)를 포함하십시오.