神經網絡在NeuronDotNet

我使用neurondotnet庫ANN編程，我的輸入層矢量爲400 和我的輸出層矢量是5和我的用於學習的樣本僅28. 我的問題是，我沒有任何如何選擇我應該有多少隱藏層和他們的向量的大小的想法。任何人都可以把我放在正確的方向？謝謝。神經網絡在NeuronDotNet

嗨，你想你的ANN辦？ 28可能是相當低的樣本數量，以獲得準確的輸出。另外，你使用的是哪種類型的人工神經網絡？ – keyboardP 2009-12-28 17:55:46

它是反向傳播算法，樣本是指定字體的28個字母字符 – 2009-12-28 18:18:23

從隱藏層的導向

數（在反傳網絡）

反向傳播網絡，沒有隱藏層不能進行非線性分類。（它不能用作異或函數逼近器）。所以，一個隱藏層是反向傳播網絡的必需品。此外，已經在數學上證明了在適當訓練時具有單個隱藏層的反向傳播網絡可以用於近似任何函數。所以單層隱藏層是大多數情況下的最佳選擇。

擁有多個隱藏層加快了學習過程和培訓的網絡訓練樣本準確地安裝，但無法對測試數據表現良好。這種效應稱爲過度訓練，訓練網絡傾向於記憶訓練樣本而不是學習它們。

2009-12-28 17:54:06

我發現this FAQ這表明在決定如何處理隱含層做一些指引。他們指出，特別是

在大多數情況下，沒有辦法確定隱藏單位的最佳數量，而不培養的若干網絡和估計每個的泛化錯誤。

2009-12-28 17:55:55 Otis

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