我正在使用神经网络库进行 ANN 编程，我的输入层向量是 400 我的输出层向量是 5，我的学习样本只有 28。 我的问题是我不知道如何选择我应该有多少隐藏层以及它们的向量的大小。谁能把我放在正确的方向上？ 谢谢。
【问题讨论】：
标签： c# neural-network
我找到了this FAQ，它提出了一些关于如何处理隐藏层的指导。他们特别指出，
在大多数情况下，没有办法确定隐藏的最佳数量 没有训练多个网络和估计泛化的单元 每个错误。
阅读更多：http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part3/section-10.html#ixzz0b0VxJHV1
【讨论】：
查看他们的帮助指南 http://neurondotnet.freehostia.com/manual/design.html
来自指南
隐藏层数（在反向传播网络中）
没有隐藏层的反向传播网络无法执行非线性分类。 （它不能用作 XOR 函数逼近器）。因此，一个隐藏层对于反向传播网络来说是必须的。此外，已经在数学上证明，经过适当训练的具有单个隐藏层的反向传播网络可用于逼近任何函数。所以单隐藏层在大多数情况下是最好的选择。
拥有多个隐藏层可以加快学习过程，并且经过训练的网络与训练样本完全吻合，但在测试数据上表现不佳。这种效应称为过度训练，训练后的网络倾向于记住训练样本而不是学习它们。
【讨论】：