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如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量
东方树叶无敌好喝
2021-05-19 02:58:35
如何确定神经网络的层数和隐藏层神经元数量
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weixin_38498942
2021-05-20
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神经元数量通常可以由以下几个原则大致确定:
隐藏神经元的数量应在输入层的大小和输出层的大小之间。
隐藏神经元的数量应为输入层大小的2/3加上输出层大小的2/3。
隐藏神经元的数量应小于输入层大小的两倍。
确定
神经网络
的
层
数
和
隐藏
层
的
神经元
数量
转载于知乎:如何
确定
神经网络
的
层
数
和
隐藏
层
神经元
数量
确定
神经网络
的
层
数
和
隐藏
层
的
神经元
数量
反向传播
神经网络
主要由输入
层
、
隐藏
层
和输出
层
组成,输入和输出
层
的节点数是固定的,对于回归还是分类任务,选择合适的
层
数
以及
隐藏
层
节点数,很大程度上会影响神经网咯的性能。
神经网络
是什么? 输入
层
与输出
层
的节点
数量
很容易得到,输入
层
的
神经元
数量
等于待处理数据中输入变量的
数量
,输出
层
的
神经元
数量
等于与每个输入关联的
数量
,真正的困难之处在于
确定
合适的
隐藏
层
和
神经元
的
数量
。
隐藏
层
的
层
数
在
神经网络
中,当且仅当数据非线性分
bp
神经网络
隐含
层
神经元
个数_如何
确定
神经网络
的
层
数
和
隐藏
层
神经元
数量
一、导语BP
神经网络
主要由输入
层
、
隐藏
层
、输出
层
构成,输入和输出
层
的节点数是固定的,不论是回归还是分类任务,选择合适的
层
数
以及
隐藏
层
节点数,在很大程度上都会影响
神经网络
的性能。图源:吴恩达-深度学习输入
层
和输出
层
的节点
数量
很容易得到。输入
层
的
神经元
数量
等于待处理数据中输入变量的
数量
,输出
层
的
神经元
的
数量
等于与每个输入关联的输出的
数量
。但是真正的困难之处在于
确定
合适的
隐藏
层
及其
神经元
的
数量
。二、
隐藏
...
确定
神经网络
层
数
以及
神经元
个数
神经网络
主要由输入
层
,
隐藏
层
以及输出
层
构成,合理的选择
神经网络
的
层
数
以及
隐藏
层
神经元
的个数,会在很大程度上影响模型的性能(不论是进行分类还是回归任务)。 输入
层
的节点
数量
以及输出
层
的节点
数量
是最容易获得的。 输入
层
的
神经元
数量
等于数据的特征
数量
(feature个数)。 若为回归,则输出
层
的
神经元
数量
等于1;若为分类,则输出
层
的
神经元
数量
为分类的类别个数(如区分猫狗,则为2;区分手写数字0-9,则为10)。 1.
确定
隐藏
层
的
层
数
对于一些很简单的数据集,一
层
甚至两
层
隐藏
元都已经够了,
隐藏
..
确定
神经网络
层
数
和
隐藏
层
神经元
个数
如何
确定
神经网络
的
层
数
和
隐藏
层
神经元
数量
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