MLP神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数
神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数
当训练集确定之后,输入层结点数和输出层结点数随之而确定,首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。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,而且会使网络的学习速度变得很慢。隐层结点数的选择问题一直受到神经网络研究工作者的高度重视。
方法1:
fangfaGorman指出隐层结点数s与模式数N的关系是:s=log2N;
方法二:
Kolmogorov定理表明,隐层结点数s=2n+1(n为输入层结点数);
方法三:
s=sqrt(0.43mn+0.12nn+2.54m+0.77n+0.35)+0.51
(m是输入层的个数,n是输出层的个数)。
MLP神经网络 隐含层节点数的设置】如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数的更多相关文章
- 人工神经网络,支持任意数量隐藏层,多层隐藏层,python代码分享
http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以 ...
- 理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作,不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分,但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了
理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/torna ...
- 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 原文 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185 下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew N ...
- C++卷积神经网络实例:tiny_cnn代码具体解释(6)——average_pooling_layer层结构类分析
在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构.在这篇博文中分析相应的下採样层average_pooling_layer类: 一.下採样层的作用 下採样层的作用理论上来 ...
- Cocos2dx 3.2 节点之间相互通信与设置触摸吞噬的方法
实际开发中,我们经常会遇到这样的情况.我们有一个层layer1,这个层包含一个menu层,menu1层里又包含了一个节点按钮button1.现在需要实现一个效果:点击button1弹出一个对话框,这个 ...
- 二叉树(8)----第一个二叉树K层节点和二进制部分K叶节点层,递归和非递归
1.二进制定义 typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeN ...
- Neural Networks and Deep Learning(week3)Planar data classification with one hidden layer(基于单隐藏层神经网络的平面数据分类)
Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损 ...
- tensorflow-LSTM-网络输出与多隐层节点
本文从tensorflow的代码层面理解LSTM. 看本文之前,需要先看我的这两篇博客 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10495745.html 谈到网络结构 ht ...
- C++卷积神经网络实例:tiny_cnn代码具体解释(7)——fully_connected_layer层结构类分析
之前的博文中已经将卷积层.下採样层进行了分析.在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类(全连接层)进行分析: 一.卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连 ...
随机推荐
- RadioButton之互斥选择和Toast显示
前言: RadioButton用来单选并且用Toast来进行提示所选内容 RadioButton标签单独写的时候不能出现互斥现象,代码如下 <RadioButton android:layout ...
- HDU - 1087 Super Jumping! Jumping! Jumping!(dp)
题意:从起点依次跳跃带有数字的点直到终点,要求跳跃点上的数字严格递增,问跳跃点的最大数字和. 分析: 1.若之前的点比该点数字小,则可进行状态转移,dp[i] = max(dp[i], dp[j] + ...
- CSS屏幕适配尺寸样式
/* 大屏幕 :大于等于1200px*/@media (min-width: 1200px) { ... } /*默认*/@media (min-width: 980px){...} /* 平板电脑和 ...
- 【BZOJ2400】Optimal Marks
题意 定义无向图中的一条边的值为:这条边连接的两个点的值的异或值. 定义一个无向图的值为:这个无向图所有边的值的和. 给你一个有 \(n\) 个结点 \(m\) 条边的无向图.其中的一些点的值是给定的 ...
- MySQL5.7忘记密码解决方案
第一种方法 首先是网上普遍见到的 关闭服务 windows下在C:\ProgramData(隐藏文件夹)\MySQL\MySQL Server 5.7\my.ini中的[mysqld]下添加skip- ...
- springMvc接收json和返回json对象
导入三个包 页面: function sendJson(){ //请求json响应json $.ajax({ type:"post", url: "${pageConte ...
- mysql 索引使用教程
1.什么索引 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的位置信息.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度. ...
- UVA - 1213 Sum of Different Primes (不同素数之和)(dp)
题意:选择k个质数,使它们的和等于n,问有多少种方案. 分析:dp[i][j],选择j个质数,使它们的和等于i的方法数. #pragma comment(linker, "/STACK:10 ...
- ASP.NET Identity实现分布式Session,Docker+Nginx+Redis+ASP.NET CORE Identity
零.背景介绍 在学习ASP.NET CORE开发的过程中,身份认证是必须考虑的一项必要的组件.ASP.NET CORE Identity是由微软官方开发的一整套身份认证组件,兼具完整性和自由度.Doc ...
- 对于AVL树和红黑树的理解
AVL又称(严格)高度平衡的二叉搜索树,也叫二叉查找树.平衡二叉树.window对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树是非严格平衡二叉树,统计性能要好于平衡二叉树.广泛的在C++的STL中,ma ...