もちろん、より有益にするために、ニューラルネットワークアーキテクチャーの表現に追加できる情報をいくつか紹介しよう：

1.活性化関数：各レイヤーに使用される活性化関数を示します。例えば、シグモイド関数を使用するノードとReLU関数を使用するノードでは、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：各レイヤにバイアス・ユニットがあることを示す．たとえば，通常のノードと比較して，バイアス・ユニットには異なる形状や色を使用できる．

3.重み：ノード間の各接続に関連する重みを示す。線の太さや色を使って重み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示す。これはノードの大きさや色を使って示すことができる。

5.損失関数：ネットワークの学習に使用した損失関数を示す。例えば、損失関数名を示すラベルや注釈を図に追加することができる。

6.オプティマイザー：ネットワークの学習に使用したオプティマイザを示す。損失関数と同様に、オプティマイザ名を示すラベルや注釈を図に追加することができる。

7.入出力データ：ネットワークが使用する入力データと出力データの次元とタイプを示す。例えば、入力形状（例：画像の寸法）と出力形状（例：クラスの数）を示す注釈を加えることができる。

これらの追加機能を実装するには、既存のコードを修正するか、TensorBoard 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のアーキテクチャを視覚化します。
Sure, here are some additional information that could be added to the neural network architecture representation to make it more informative:

1. Activation functions: Indicate the activation function used for each layer. For example, you could use a different color or shape for nodes that use a sigmoid function compared to nodes that use a ReLU function.

2. Bias units: Indicate the presence of bias units in each layer. For example, you could use a different shape or color for bias units compared to regular nodes.

3. Weights: Indicate the weights associated with each connection between nodes. You could use line thickness or color to indicate the weight magnitude.

4. Output values: Show the output values for each node in the network. This could be indicated using the node size or color.

5. Loss function: Indicate the loss function used for training the network. For example, you could add a label or annotation to the figure indicating the loss function name.

6. Optimizer: Indicate the optimizer used for training the network. Similar to the loss function, you could add a label or annotation to the figure indicating the optimizer name.

7. Input and output data: Indicate the dimensions and type of the input and output data used by the network. For example, you could add annotations indicating the input shape (e.g., image dimensions) and output shape (e.g., number of classes).

To implement these additional features, you can modify the existing code or use a library such as TensorBoard to visualize the neural network architecture along with other useful information.