如何使用Tensorflow确定要在顺序模型中添加的层数以解决多元线性回归问题？

Question

我正在研究Predict Fuel Efficiency中定义的一个问题，在该问题中，我没有弄清楚应该如何确定层数（隐藏层）来解决多重线性问题？

在上面定义的问题中，使用了三个隐藏层。

即。

myModel = keras.Sequential([
        layers.Dense(32, activation=tf.nn.relu, input_shape= [len(train_dataset.keys())]),
        layers.Dense(32, activation=tf.nn.relu),
        layers.Dense(1),
        ----   ])

对于类似的问题，我应该如何确定要在顺序模型中添加的层数？