Neuronok és hidden layer szám?





Én nem ismerem a PHP FANN-t és azt se hogy milyen hálózatot használ, de általánosságban tudok neked adni egy választ.
Nincs erre képlet, általában csak erős becslést lehet adni és próbálkozni, majd később speciális algoritmusokkal optimalizálni a háló méretét (pl. a redundáns neuronok eltávolításával). Ez utóbbi teljesen opcionális és elhagyható. Ha kezdő vagy, azt tudom ajánlani hogy adj egy erős becslést és indulj el az egyik irányba, változtasd a háló méretét és nézd meg hogy mit tapasztalsz.
Ökölszabályként használhatod ezt kezdésnek: a rejtett rétegek szám legyen alacsony, általában 1 is elég, komplex problémáknál max 2-3, a neuronok szám a rejtett rétegekben legyen kevesebb mint a bemenetek száma, de több minta kimenet száma, valahol a kettő között.
Kapcsolódó kérdések:
Minden jog fenntartva © 2025, www.gyakorikerdesek.hu
GYIK | Szabályzat | Jogi nyilatkozat | Adatvédelem | Cookie beállítások | WebMinute Kft. | Facebook | Kapcsolat: info(kukac)gyakorikerdesek.hu
Ha kifogással szeretne élni valamely tartalommal kapcsolatban, kérjük jelezze e-mailes elérhetőségünkön!