怎么設(shè)置大數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

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導(dǎo)語(yǔ)

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者而言，對(duì)這樣兩個(gè)問(wèn)題會(huì)比較困惑：1） 給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如何確定中間層數(shù)數(shù)？2）如何確定每個(gè)中間層的神經(jīng)元數(shù)量？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有個(gè)重要的定理，就是萬(wàn)能逼近原理，它指的是存在一個(gè)足夠大的網(wǎng)絡(luò)能夠達(dá)到我們所希望的任意精度。不過(guò)這個(gè)定理沒(méi)有給出具體計(jì)算網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)的方法。

真正了解哪種架構(gòu)最有效以及最暴力的唯一方法是嘗試所有架構(gòu)，然后選擇最佳架構(gòu)。然而對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，這非常困難，因?yàn)槊糠N模型都需要花費(fèi)很多時(shí)間來(lái)訓(xùn)練。有種做法是先訓(xùn)練一個(gè)過(guò)大的模型，然后通過(guò)消除對(duì)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有太大貢獻(xiàn)的權(quán)重來(lái)修剪模型。

實(shí)際上，沒(méi)有通用的確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)的方法。不過(guò)我們可以從下面兩個(gè)略抽象的方面來(lái)間接探討這個(gè)問(wèn)題。

01

更深的網(wǎng)絡(luò)模型

更深的網(wǎng)絡(luò)模型意味著模型擁有更多的中間層（隱藏層）。它的作用是允許模型計(jì)算更復(fù)雜的特征。例如，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，模型前幾層代表“低級(jí)”特征，例如邊緣；最后幾層代表“高級(jí)”特征，例如面部，身體部位等。對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言（例如圖像），較深的模型會(huì)充分挖掘數(shù)據(jù)的高層次復(fù)雜特征。

02

更寬的網(wǎng)絡(luò)模型

模型層數(shù)多（更深）意味著可以創(chuàng)建更復(fù)雜的特征，模型更寬（單層神經(jīng)元數(shù)量多）則意味著可以創(chuàng)建更多的特征。某些問(wèn)題只需要提取數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單的特征，不過(guò)會(huì)需要很多這樣簡(jiǎn)單的特征，這樣更寬的模型就會(huì)派上用場(chǎng)。通常，到網(wǎng)絡(luò)末端的維度越來(lái)越窄，由于復(fù)雜的特征比簡(jiǎn)單的特征承載更多的信息，因此網(wǎng)絡(luò)偏末端更需要體現(xiàn)模型的深度而不是寬度。

看完上述內(nèi)容，你們掌握怎么設(shè)置大數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！