숨겨진 레이어 및 숨겨진 레이어의 기능 수를 늘리는 경우 교육 자체에서 오류가 많습니까?

Question

(1 개의 숨겨진 레이어와 10 개의 기능으로) 분류 작업에 신경망을 사용하고 있습니다.

결과가 좋지 않습니다. 나는 훈련 데이터 세트 자체에서 높은 에러율을 보였다.

지금 어떻게해야합니까?

1. 숨겨진 레이어에서 노드 수를 늘려야합니까? 영향은 무엇입니까?

2. 숨겨진 레이어로 입력 기능의 수를 늘려야합니까? 영향은 무엇입니까?

Answer 1

네트워크의 현재 구성을 고려하고 데이터 세트에 대해 더 알지 못하는 경우 몇 개의 노드 (어쩌면 4) 만 사용하는 두 번째 숨겨진 레이어를 추가하는 것이 좋습니다. 이는 생성 된 결정면의 유형 (예를 들어, 단일 클래스에 대한 다수의 별개의 클러스터)에서보다 가변성을 허용 할 것이다.

바이너리 분류를 수행 중이지만 출력을 두 개의 노드 (하나는 true, 하나는 false)로 나눠서 분류 결과로 최대 값을 취합니다. 나는 보통 더 나은 수렴을보고 에러를 해석하는 것이 좀 더 직관적이다.