神经网络层数越多效果越好？

weixin_32156339 2021-05-19 02:58:15

神经网络层数越多效果越好？

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weixin_38498942 2021-05-20

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一般思路里，我们会认为图神经网络越深，效果就会越好。然而，帝国理工学院教授Michael Bronstein 发出的灵魂拷问：图神经网络的深度，真的会带来优势吗？所以，这个问题是个问题

为什么神经网络层数越多越好？参考资料：https://www.zhihu.com/question/65403482、https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/106177580、https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx 一句话回答 ...

实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络...

二隐层节点数在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。研究表明，隐层节点数...

（1）层数多，还得需要配备足够多的训练数据（多样性，能覆盖领域内的各种case，并且每种样本数量足够多），否则的话会过拟合，很难训练的收敛 (2) 即便有了足够的数量，那么，也要考虑模型的结构，使其拟合能力（非...

随着技术的发展，我们有了越来越多的方法来构建更深的神经网络，这似乎暗示着“层数越多，效果越好”。然而，这种观点是否总是成立？本文将探讨深度学习中层数与模型性能的关系，以及深层网络在实际应用中的优势与...

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