在分类问题中，您如何确定神经网络中的输出神经元数量？神经元的数量是否等于您拥有的类别数量？
输出层中可以拥有的输出神经元的总数是否有限制？我的网络似乎有数千个输出神经元。拥有大量神经元的缺点是什么？
输出层的神经元数量
机器算法验证
机器学习
神经网络
2022-03-03 12:01:17
1个回答
我对此完全是新手，但我的理解如下：
输入层- 每个输入（特征）一个神经元，这些不是典型的神经元，而是简单地将数据传递到下一层
隐藏层——最简单的结构是在隐藏层中有一个神经元，但深层网络有很多神经元和很多隐藏层。
输出层——这是最后的隐藏层，应该有与分类问题的输出一样多的神经元。例如：
- 回归 - 可能只有一个神经元
- 二元分类 - 具有激活函数的单个神经元
- 多类分类 - 多个神经元，每个类一个，以及一个 Softmax 函数，用于根据输入属于每个类的概率输出正确的类。
参考：https ://machinelearningmastery.com/deep-learning-with-python/