在CRAN项目中的nnet描述（https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf）中，它说nnet适合一个隐藏层：
Description: Fit single-hidden-layer neural network, possibly with skip-layer connections
我可以使用nnet指定隐藏层数吗？我的理解是，隐藏层中隐藏层和神经元数量的选择是可以改变以改进模型的参数。是否可以帮助模型添加/删除隐藏层？或者，单层和多层神经网络是否有单独的应用领域？
我是ANN的新手。我正在研究一种训练样本大小为55000 x 54的分类模型。 提前谢谢！
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简单回答否，nnet始终只有一个图层，您可以在其中指定节点数。您可以在类似的问题here中找到更多信息。您需要使用其他软件包，例如neuralnet或更复杂的软件包，例如h20或MXNet。
关于改进模型的参数，除了原始体系结构（即层，节点）之外，神经网络有许多不同的部分。这些包括优化功能，激活功能，批量大小等。您可能希望参考有关使用神经网络的更多资源。