【发布时间】：2017-09-28 14:14:27
【问题描述】：
我正在为六个不同的类别训练一个监督神经网络。如何确定输出层的最小和最大节点数。
【问题讨论】：
标签： neural-network supervised-learning
【发布时间】：2017-09-28 14:14:27
【问题描述】：
通常，在分类问题中，您希望输出层中的神经元数量与输出数量一样多。少放将需要您添加更多隐藏层，以便进一步抽象数据以更紧凑的形式表示它。 （即仅用 4 个输出槽表示数字 1-10 需要您以另一种形式（例如二进制）表示数据，这意味着您的神经网络需要一个额外的隐藏层来进一步分解您的数据。）
如果神经网络是分类器，则输出层应在模型中的每个类别标签中包含一个节点。
【讨论】：
- 如果 NN 是 regressor，那么输出层将是一个 单个节点（神经元），它将返回一个值。
- 如果 NN 是 分类器，那么输出层将是单个节点（神经元）except 如果您使用 Softmax每个类标签需要一个节点。
【讨论】：