隐藏层中的隐藏节点数通常应该增加、减少还是保持不变。我发现在 alexnet、VGG 和 resnet 等一些卷积网络中，后续层的节点数量往往会增加。这是为什么？它真的很重要吗？
最佳答案
没有一般规则，它完全取决于如何构建神经网络的问题。几乎任何方案——递减、递增、小瓶颈、宽“脖子”——都有其自己的应用。为了真正理解正在发生的事情，您需要大量的经验，但一般来说，调整架构非常棘手，并且通常通过一些“经验法则”来完成，例如“我们使用 XXX 使用的架构，然后尝试对其进行一些调整” ”。
关于machine-learning - 深度神经网络应该增加、减少或保持隐藏节点不变，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37094587/