神经网络结构设计指导原则——输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数,默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样

神经网络结构设计指导原则

 

下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的:

  • 输入层:神经元个数=feature维度
  • 输出层:神经元个数=分类类别数
  • 隐层:
    • 默认只用一个隐层
    • 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样
    • 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大
posted @   bonelee  阅读(6494)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 浏览器原生「磁吸」效果!Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· 没有源码,如何修改代码逻辑?
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
历史上的今天:
2017-03-09 wukong引擎源码分析之索引——part 1 倒排列表本质是有序数组存储
2017-03-09 BDB c++例子,从源码编译到运行
2017-03-09 Linux的nm查看动态和静态库中的符号
点击右上角即可分享
微信分享提示