我们如何选择隐藏层（反向传播网络）的神经元数量？选择隐藏神经元的数量是否有任何硬性规则？在一些论文中，我发现它应该几乎等于（no_input_neurons * no_output_neurons）的平方根。但它对我不起作用。选择神经元是一种命中和试验方法吗？
我正在尝试设计从基本开始的井字游戏的神经网络（已经做过XOR）。我该怎么办？我发现不同论坛中隐藏神经元的数量不同。有什么想法？
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为反向传播网络选择隐藏层是一种黑魔法，但你可以在某种程度上推理它。如您所知，通过学习网络可以确定高维空间中平面的参数，这些参数可以正确地对输入进行分类。因此，您需要拥有足够多的神经元，以便区分不同的输入。在我5年多前研究神经网络时，它曾经是一个活跃的研究课题。或许看看这篇论文：An algebraic projection analysis for optimal hidden units size and learning rates in back-propagation learning
对于其他类型的网络，例如循环网络，有一些技术可以帮助找到正确的架构 - 例如可视化学习的权重，有时显然类似于输入的特征。
答案 1 :(得分：0)
确定隐藏层/神经元的数量是基于试错法，并且高度依赖于您使用的训练数据类型。我总是先尝试将隐藏神经元的数量与输入神经元的数量相匹配，然后再增加/减少。尝试改变训练纪元的数量和学习率。