如何使用相同的网络架构处理不同大小的数据集

Question

我已经获得了15年的时态数据，可用于构建神经网络模型。我目前正在尝试确定最佳的网络体系结构和超参数，因此我使用的是正向链接，我认为下图可以很好地说明这一点：

据我了解，这是进行时态数据训练的最佳方法之一。一种替代方法是在所有阶段使用固定大小的训练集，但这会限制使用的数据量，我宁愿避免。

我的问题是：

1. 对于不同大小的数据集，特定的体系结构/超参数设置会产生不同的结果吗？例如。我的网络能否对拥有10,000点的数据集运作良好，而对于只有1,000点的数据集却表现不佳？

通过我自己进行的基本测试，我认为是可以做到的。

1. 如果是这样，最好的解决方法是什么，以便我可以很好地了解模型在每个阶段的准确性？