為什么 FASHION MNIST 問題的 keras 模型第二層正好有 128 個節點？https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/keras/classification.ipynb#scrollTo=9ODch-OFCaW4model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])
2 回答
慕少森
TA貢獻2019條經驗 獲得超9個贊
在本教程中，我們只是制作一個簡單的神經網絡，因此 128 個節點就足夠了，一些神經網絡建議如果神經元或節點的數量是 2 的冪，那么很容易計算 128 是 2 的冪 (2^ 7）因為它不是太小或太大，因此對于簡單的神經網絡來說已經足夠了。
但是您也可以嘗試任何其他數字，更正式地說，節點的數量取決于數據大小，您可以給它任何數字，但是如果您為更大的數據提供更大的量級，則有可能過度擬合。
過度擬合：當一個模型接受了這么多數據的訓練時，它開始從我們數據集中的噪聲和不準確的數據條目中學習。然后模型沒有正確分類數據，因為太多的細節和噪音。
參考：https ://www.geeksforgeeks.org/underfit-and-overfitting-in-machine-learning/
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