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 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

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的更多相关文章

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