Я проектирую нейронную сеть в Python с Keras, но я не знаю, какое было бы оптимальное количество нейронов для каждого слоя или количество скрытых слоев. Я имею дело с набором данных с 20 атрибутами и 1 атрибутом, который содержит класс, поэтому 21. Набор данных сформирован из 2000 наблюдений.
Сейчас моя идея состоит в том, чтобы установить только некоторые случайные параметры и использовать GridSearch однако, чтобы увидеть, какая модель дает мне лучшие результаты, могут быть и лучшие модели.
Если есть какое-то практическое правило о том, как определить возможное количество нейронов для каждого слоя и количество скрытых слоев?