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我已經看到神經網絡中樣本量的一般規則是「權重數量」的10倍。例如,如果我們有一個NxD輸入,一個圖層大小M和輸出圖層大小K是由於兩個W矩陣而產生的「權重數量」2?或者是D M + M K?預先感謝您的幫助。神經網絡中的樣本量
我已經看到神經網絡中樣本量的一般規則是「權重數量」的10倍。例如,如果我們有一個NxD輸入,一個圖層大小M和輸出圖層大小K是由於兩個W矩陣而產生的「權重數量」2?或者是D M + M K?預先感謝您的幫助。神經網絡中的樣本量
權重的實際數目應DM + MK + M + K
其中DM
表示權重的數量爲在隱藏層中的所有單元和M
爲在隱藏層中的偏差項和以同樣的方式,MK
和K
代表屍妖的數和輸出層中的偏置項。
可悲的是沒有一般的規則,它總是依賴於數據。使用交叉驗證來評估你的網絡,其他一切都在猜測(是的,當然有些人有這麼多的經驗,他們在這個猜謎遊戲中會更好一些)。 – sascha