你所说的经验法则不能应用于神经网络。

神经网络有一些基本参数，即它的权重和偏差。权重的数量取决于网络层之间的连接数量，而偏差的数量取决于神经元的数量。

所需数据的大小高度取决于 -

1. 使用的神经网络类型。
2. 网络中使用的正则化技术。
3. 用于训练网络的学习率。

话虽如此，了解模型是否过度拟合的更正确和肯定的方法是检查验证误差是否接近训练误差。如果是，那么模型工作正常。如果不是，那么模型很可能是过拟合的，这意味着您需要减小模型的大小或引入正则化技术。