我正在尝试通过一次训练一个节点来构建神经网络。目的是如果我将特定任务分配给第一个隐藏层中的每个节点，我可以单独训练它们，甚至可以并行训练它们，并且能够肯定地说每个人做了什么，以及它是如何做到的。然后，我将通过分类器集运行数据并保存其输出以生成新的数据集。然后我将输出节点构建为分类器，或者我重复该过程以构建下一个隐藏层。
我正在测试这个想法，向自己证明这会起作用，并衡量它的表现。但我真的可以使用一些帮助：
是否有适用于此的Spark.ML估算器/模型？内部工作的方式与神经网络中单个神经元的工作方式相同吗？
我看过LogisticRegression，认为它会起作用。但它不会产生一个概率，而是产生两个概率，这表明它在内部不起作用。我尝试了一个LinearRegression，但这导致了一些负值。除了尝试训练由单个节点组成的神经网络之外，是否有一个模型可行？