일부 트래픽 data.I에 따라 소요 시간을 예측하기가숨겨진 뉴런의 수는 얼마입니까? 회귀 문제에서
1500 데이터, 활성화, 입력 기능은 7이며, 출력, 나는 MLP (멀티 레이어 퍼셉트론)를 사용하는 단일 노드하고자한다 기능 = ReLU 및 백 프로 그레 지션.
숨겨진 레이어 1 개에 대해 얼마나 많은 뉴런을 선택해야합니까? 2 개의 숨겨진 레이어를 사용하면 얼마나 많은 노드를 선택해야합니까? 어떤 제안이라도?
숨겨진 레이어 및 치수의 수는 일반적으로 경험적으로 결정되어야합니다.
많은 문제는 하나 개의 숨겨진 레이어 필요합니다
여기에 대해 생각하는 몇 가지 정보입니다. 여러 단계 (예 : 이미지 처리)로 나누기 쉬운 문제는 더 많은 레이어의 이점을 얻을 수 있습니다.더 많은 레이어를 추가하면 네트워크에서 단순히 학습 데이터를 외우므로 (기능에 맞게) 네트워크를 테스트 할 수 있으므로 교육 세트의 별도 테스트 데이터를 사용해야합니다. 레이어에 너무 많은 뉴런이있는 경우 같은 문제가 발생합니다.
일반적으로 입력 크기와 출력 크기 사이의 숨겨진 뉴런 수를 선택한 다음 거기에서 실험하십시오.
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매우 간단하게 말해서, 당신은 충분히 상세한 세부 사항으로 문제를 기술하지 않았고, 우리는 당신을 위해 네트워크를 설계하도록 요청했습니다. 이 두 가지 모두 좋은 질문에 치명적입니다. – Prune