python - 如何选择 tf.keras 模型隐藏层输出神经元的值？

Question

我是 Keras 新手，从 tf 教程中的代码开始:

# choosing the layers of my models 
model = keras.Sequential([ # the sequential model of Keras library 
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # the first input layer
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),# the hidden layer 
    keras.layers.Dense(10)# output layers and 10 corresponds to the number of used classes 
])

我想知道 128 是什么值？以及它是如何计算的？

Answer 1

它不是计算出来的，而是一个超参数(不是由数据估计的参数，而是由您在运行模型之前选择的)。它本质上决定了模型的复杂性。神经元越多，它可以在数据中建模的关系就越复杂。