神经网络中的隐含层确定

资 源 简 介

神经网络中的隐含层确定

详 情 说 明

神经网络中的隐含层确定是构建深度学习模型时的关键环节。隐含层的数量和每层神经元个数的选择直接影响模型的表达能力和训练效果。对于简单问题，1-2个隐含层可能就足够；而复杂任务如图像识别则可能需要更多层。隐含层单元数通常遵循"金字塔原则"，即逐层减少。实践中可尝试从较少的层开始，通过验证集效果逐步增加。值得注意的是，过多的隐含层和单元会导致过拟合，需要配合正则化技术使用。