Правила в нейронной сети

Question

В нейронной сети есть несколько правил

A: Нейроны во входном слое должны соответствовать количеству входных объектов

Размер пакета - тот, который поступает в модель с первого раза.цикл обучающих данных.Итак, нейроны должны быть равны размеру партии.Почему оно равно количеству входных объектов.

Я также проверил, будет ли работать случайное количество нейронов для входного слоя.

B: Как предсказать хорошую модель Например, впроблема регрессии - у меня потеря как мсе и потеря проверки.Потеря проверки будет немного выше, чем потеря для хорошей модели (как я прочитал из вопросов и ответов).Но сколько вариаций будет хорошо.

Спасибо

Answer 1

A: Количество нейронов в первом слое вашей сети не обязательно должно быть равным размеру пакета или количеству объектов.Если в вашей модели больше нейронов, то ваша модель имеет более высокую сложность.

B: Есть много способов измерить производительность моделей.Один из способов - разделить наш набор данных на обучающие и проверочные наборы.Затем мы обучаем нашу сеть на данных обучения.Во время обучения мы измеряем показатель потерь, такой как MSE (средняя квадратическая ошибка), как на обучающем, так и на проверочном множествах.После того как мы построим график потерь / эпох для обоих наборов, мы можем интерпретировать рисунок, чтобы увидеть, правильно ли обучена модель.