标签： neural-network comparison convolutional-neural-network
我正在深入学习一些用于分类的EEG数据，我想知道是否有任何系统/数学方法来定义网络的体系结构，以便公平地比较它们的性能。
比较应该在神经元水平（例如每层神经元的数量），还是在重量水平（例如每种类型网络中训练的参数数量），或者其他可能的东西？
出现的一个想法是根据池和辍学层之后的神经元数量为每个相应的卷积层构建一个MLP层。
有什么想法吗？如果有关于这个问题的任何相关工作或论文，我将非常感谢知道。