标签： neural-network classification backpropagation training-data feed-forward
我正在尝试构建一个反向传播神经网络来对15万个贷款账户进行分类。每个帐户都有关于年龄，平均收入和贷款发放日期的数据。我还必须针对哪些是他们支付1（付费），-1（没有支付）。我想知道最好的方法是建立网络的架构，以便它能够正确地训练和分类我拥有的数据。
现在输入是一个包含10个值（1或-1）的数组，基于我们的数据。每层中有多少隐藏层和神经元最能处理这些数据？
非常感谢任何帮助或引导我朝正确方向发展的事情。