标签： python machine-learning deep-learning neural-network
我正在用Keras用Python设计一个神经网络，但我不知道哪一个神经元是每一层的最佳数目，也不是隐藏层的数目。我正在处理具有20个属性和1个包含类的属性的数据集，因此为21。该数据集由2000个观察值组成。
现在，我的想法是只设置一些随机参数，并使用GridSearch来查看哪个模型给我最好的结果，但是，可能会有更好的模型。
是否有关于如何为每一层定义可能的神经元数量和隐藏层数量的经验法则？