matlab中的神经网络拟合

Question

我正在尝试找到用于在 Neural Networks Matlab 应用程序中运行 Neural Net Fitting 工具的最佳神经元数量。

我目前使用 64 个元素的 62000 个样本作为输入，并使用 1 个元素的 62000 个样本作为目标。我试图获得与通过其他方式获得的数据相似的结果，但在尝试使用 1-12 个神经元运行该工具时，结果甚至不相似。我尝试用 64 个神经元运行它，结果更接近预期。

有没有什么方法可以根据元素/样本的数量知道使用多少神经元？

关于在运行测试时如何选择神经元数量有什么建议吗？

谢谢。

Answer 1

即使对于像 MNIST 这样的简单数据集，我也至少会使用 128 个神经元。可能要检查的值是 128、256、512 和 1024。这些数字很容易记住，既不神奇，也不是已知公式的结果。或者，从 [100, 500] 中选择一些随机样本，看看哪个神经元数量效果最好。更难的任务往往需要更多的神经元，当你有很多神经元时，你需要考虑使用 L_2 正则化或 dropout 对网络进行正则化。