隱藏節點數的選擇

2022-09-15 13:15:17 字數 413 閱讀 2805

當訓練集確定之後,輸入層結點數和輸出層結點數隨之而確定,首先遇到的乙個十分重要而又困難的問題是如何優化隱層結點數和隱層數。實驗表明,如果隱層結點數過少,網路不能具有必要的學習能力和資訊處理能力。反之,若過多,不僅會大大增加網路結構的複雜性(這一點對硬體實現的網路尤其重要),網路在學習過程中更易陷入區域性極小點,而且會使網路的學習速度變得很慢。隱層結點數的選擇問題一直受到神經網路研究工作者的高度重視。

方法1:

fangfagorman指出隱層結點數s與模式數n的關係是:s=log2n;

方法二:

kolmogorov定理表明,隱層結點數s=2n+1(n為輸入層結點數);

方法三:

s=sqrt(0.43mn+0.12nn+2.54m+0.77n+0.35)+0.51

(m是輸入層的個數,n是輸出層的個數)。

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