我一直在使用 Keras 训练一个多层感知器，以对类似于正态分布的函数进行预测。我有输入变量，我有一个输出值。当我将输入层设置为具有这样的神经元时

model.add(Dense(4, input_dim=4, activation= 'relu'))

模型学习准确。当我尝试在输入层中使用神经元时

model.add(Dense(35, input_dim=4, activation= 'relu'))

我的模型准确地学习了它。我不明白这背后的逻辑。当然，您必须只有输入层的神经元；其他神经元发生了什么