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怎么設置大數據神經網絡中神經元和網絡層的數量，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
導語
對于機器學習初學者而言，對這樣兩個問題會比較困惑：1） 給定神經網絡，如何確定中間層數數？2）如何確定每個中間層的神經元數量？
神經網絡模型有個重要的定理，就是萬能逼近原理，它指的是存在一個足夠大的網絡能夠達到我們所希望的任意精度。不過這個定理沒有給出具體計算網絡層數和神經元個數的方法。
真正了解哪種架構最有效以及最暴力的唯一方法是嘗試所有架構，然后選擇最佳架構。然而對于神經網絡而言，這非常困難，因為每種模型都需要花費很多時間來訓練。有種做法是先訓練一個過大的模型，然后通過消除對網絡沒有太大貢獻的權重來修剪模型。
實際上，沒有通用的確定網絡層數和神經元個數的方法。不過我們可以從下面兩個略抽象的方面來間接探討這個問題。
01
更深的網絡模型
更深的網絡模型意味著模型擁有更多的中間層（隱藏層）。它的作用是允許模型計算更復雜的特征。例如，在卷積神經網絡中，模型前幾層代表“低級”特征，例如邊緣；最后幾層代表“高級”特征，例如面部，身體部位等。對于非結構化數據而言（例如圖像），較深的模型會充分挖掘數據的高層次復雜特征。
02
更寬的網絡模型
模型層數多（更深）意味著可以創建更復雜的特征，模型更寬（單層神經元數量多）則意味著可以創建更多的特征。某些問題只需要提取數據簡單的特征，不過會需要很多這樣簡單的特征，這樣更寬的模型就會派上用場。通常，到網絡末端的維度越來越窄，由于復雜的特征比簡單的特征承載更多的信息，因此網絡偏末端更需要體現模型的深度而不是寬度。
看完上述內容，你們掌握怎么設置大數據神經網絡中神經元和網絡層的數量的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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