神经网络输出层节点数
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【中文标题】神经网络输出层节点数【英文标题】:Neural Network Number of Output Layer Nodes 【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】:
【参考方案1】: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】:
【参考方案2】:- 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】:
以上是关于神经网络输出层节点数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MLP神经网络 隐含层节点数的设置如何设置神经网络隐藏层 的神经元个数
这样的三层BP神经网络怎么建立: 4个输入节点,3个输出节点,隐含层节点数为7,传递函数均采用Sigmoid函数!