（1つの隠れ層と10の機能）を使用した分類タスクにニューラルネットワークを使用しています。
結果はあまり良くありません。データセット自体のトレーニングでエラー率が高くなりました。
私は今どうすればいい ？
非表示レイヤーのノード数を増やす必要がありますか？影響はどうなりますか？
隠しレイヤーへの入力フィーチャの数を増やす必要がありますか？影響はどうなりますか？
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ネットワークの現在の構成を考慮し、データセットについて詳しく知らないため、少数のノード (おそらく 4) のみで 2 番目の非表示レイヤーを追加することをお勧めします。これにより、生成されるデシジョン サーフェスのタイプのバリエーションを増やすことができます (たとえば、1 つのクラスに対する複数の異なるクラスター)。
二項分類を行っている場合でも、出力を 2 つのノード (真の場合と偽の場合) に分割し、最大値を分類結果として取得します。私は通常、その方がより良い収束を見ており、エラーの解釈はもう少し直感的です.
于 2012-10-22T15:01:26.990 に答える