隐层神经元个数是怎么确定的

freeboy

多数文章中隐神经元的个数是凭经验或实验确定，同时隐神经元与输入层、输出层之间如何连接也没有多少人详细说明，不知道大家都是怎么处理的？

frogfish

这个问题目前还没有特定的方法，精确预测隐层所需的神经元数目到现在还做不到。
一般来说，隐层的神经元越多，结果越精确，但是隐层的神经元过多会大大的加大训练时间，同时隐层的神经元的增加会造成网络的容错能力下降，因此隐层神经元的数目必须要适当的选取，不能太多，也不能太少，需要结合经验，经过多次试算来确定

hahaer

有一个经验的数值
隐层的神经元数目与输入输出层之间有个经验公式
但是我忘记了
楼主可以网络搜索下
应该能找的到

但是我认为2楼的回复是正确的
也就是说经验公式有时不是那么好用的
我做的神经网络滤波器设计 隐层数目时也是调整了好多次

frogfish

经验公式一：

n1=sqrt(n+m)+d
其中：
n1 为隐层单元数
n  为输入单元数
m  为输出单元数
d  为0到10之间的常数

经验公式二：

n1=log2(n)
其中n为输入单元数

jollyhope

我记得还有经验公式3：
n1=sqrt(n×m)+d
其中：
n1 为隐层单元数
n  为输入单元数
m  为输出单元数
d  为1到10之间的常数

zzushi

"隐神经元与输入层、输出层之间如何连接也没有多少人详细说明， "我不大明白你的意思,不过隐藏层和输入输出层之间是通过非线形函数来进行计算的,最常用的是S型函数,其表达式为f（x）＝1/（1＋e－ax)上式中e-ax是e的-ax次幂．输入层数据经过Ｓ函数得到f(x),然后加上输出层到隐藏层的阈值，即得到隐层的输出．隐藏层到输出层计算步骤一样．一般说来隐藏层数要大于出入层数，可以通过程序得到隐层数目与收敛速度和网络振荡之间的关系，从而确定合适的隐层数目，不过这比较麻烦，一般通过经验公式算得一个数即可，楼上提供的公式都不错的

mcx8305

上面提的经验公式都是不可靠的，现在最可靠的办法是试算！！
然后取最好的那个。

summer

比较多见的是第一个
n1=sqrt(n+m)+d
其中：
n1 为隐层单元数
n  为输入单元数
m  为输出单元数
d  为0到10之间的常数
（参考书上见的）

lxq

原帖由 mcx8305 于 2007-9-6 16:48 发表

                               
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上面提的经验公式都是不可靠的，现在最可靠的办法是试算！！
然后取最好的那个。

同意

frogfish

原帖由 mcx8305 于 2007-9-6 16:48 发表

                               
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上面提的经验公式都是不可靠的，现在最可靠的办法是试算！！
然后取最好的那个。

这个很显然，上面的公式只是经验公式，而非理论推导得来
只能作为一个参考，在多数情况下适用而已