每当我调整我的神经网络时，我通常会采用用一些神经元定义一些层的常用方法。

• 如果它过拟合，我会减少层数、神经元、添加 dropout、利用正则化。

• 如果它不适合，我会反其道而行之。

但有时做所有这些感觉不合逻辑。那么，有没有一种更原则性的方法来调整神经网络（即以原则性和数学合理的方式找到最佳的层数、神经元等），以防它过拟合或欠拟合？