神经网络的结构选4-5-3

资 源 简 介

神经网络的结构选4-5-3

详 情 说 明

在神经网络设计中，4-5-3结构描述了一个经典的三层全连接网络： 输入层包含4个神经元，对应原始特征维度 隐藏层设计为5个神经元，通过非线性变换提取高阶特征 输出层3个神经元，适用于三分类任务

关键参数设置分析： 学习速率0.28属于较高数值，能加速前期收敛但需配合早停策略防止振荡。惯性系数0.04的引入形成了带动量的梯度下降，有助于穿越局部极小值点。加权系数采用[-0.5,0.5]区间均匀初始化，这种对称的小范围随机值既能打破对称性又避免激活值饱和。

实际训练时建议： 配合ReLU类激活函数时需监控梯度爆炸 输出层建议使用Softmax配合交叉熵损失 惯性系数可尝试动态调整策略