初学者想问（人工神经网络中要使用多少隐藏层多少隐藏单元（））

采得百花成蜜后，为谁辛苦为谁甜。这篇文章主要讲述初学者想问：人工神经网络中要使用多少隐藏层多少隐藏单元？相关的知识，希望能为你提供帮助。
对于这个问题我之前查阅了各种文章写了个精简的综合版，可以看这里：神经网络中如何确定隐藏层的层数和大小，本文主要是对当是的一个参考文章进行翻译。
正文人工神经网络（ANN）的初学者可能会问一些问题。
比如：

要使用多少隐藏层？
每个隐藏层中有多少隐藏的神经元？
使用隐藏层/神经元的目的是什么？
增加隐藏层/神经元的数量是否总能获得更好的结果？

我要告诉你，这些问题确实可以回答。
但是要明确的是，如果要解决的问题很复杂，那么要回答上面几个问题也很复杂。
但是看完这篇文章，你至少能知道在简单的网络中如何操作。

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介绍人工神经网路是生物神经网络的启发建立的，为了简单起见，在计算机科学中，神经网络被表示为一些层，这些层分为三类：

输入层
隐藏层
输出层

在一个神经网络中，最简单的就是知道输入和输出层的数量及其神经元的数量。
因为每个网络都有一个输入层和一个输出层。其中输入层中神经元的数量等于正在处理的数据中输入变量的数量；输出层中的神经元数量等于与每个输入相关联的输出的数量。
但神经网络设计的难点在于知道隐藏层的数量及其神经元的数量。
以下是一些指导原则，用于了解分类问题中每个隐藏层的隐藏层和神经元数量：

根据这些数据，画出一个预期的决策边界将数据分为不同的类别。
将决策边界表示为一组线条，这些线条组合起来必须要服从决策边界。（换句话说就是这些线条直线组合起来就是你想要的分割效果。）
上一步中的线条的数量就表示第一个隐藏层中神经元的数量。
要连接上一层创建的两条线，就需要添加一个新的隐藏层。
每个新隐藏层中隐藏的神经元数量等于要建立的连接数量。

单看这些条条框框很模糊，为了让你更深刻的理解，现在搞几个例子看一下：
例一让我们从一个简单的二分类问题开始，下图所示。每个示例有两个输入和一个输出，输出它们代表类标签。这个核异或问题非常相似。

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要回答的第一个问题是是否需要隐藏层。
为了确定是否需要隐藏层，需要遵循以下规则：
在人工神经网络中，当且仅当数据必须非线性分离时，才需要隐藏层。
看看下图，要把这几个点分两类必须是非线性分离的，换句话说就是一条线不行，一条线分不开。因此，我们必须使用隐藏层来获得最佳决策边界。
当然在这种情况下，你可能不用隐藏层，但是这会影响分类效果，因为一条直线就是没办法把这两类分开。因此，最好使用隐藏层。
为了添加隐藏层，我们需要回答以下两个问题：
所需的隐藏层数是多少？
每个隐藏层中隐藏的神经元数量是多少？
按照前面的步骤，第一步是绘制分割两个类的决策边界。有多个可能的决策边界可以正确分割数据，下图所示。我们将使用左边的图(a)进行进一步讨论。

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遵循这些指导原则，下一步是用一组线表示决策边界。
使用一组线表示决策边界，为什么？有什么依据？
这个想法是这样的：任何人工神经网络都是使用单层感知机作为基础构建的。单层感知器是一种线性分类器，它使用根据以下等式创建的线来分离类：
$y=w_1x_1+w_2x_2+? + w_i*x_i+b$
其中$x_i$是输入，$w_i$是其权重，$b$是偏差，$y$是输出。
每多一个神经元，相应的就会增加一个权重单元，因此我们尽量使用最少的神经单元来构造我们的神经网络。因为你用一堆没必要的神经元只会增加复杂性。
回到我们的例子，人工神经网络是使用多个感知器网络构建的，也可以说网络是使用多条线构建的。
在本例中，决策边界现在被替换为一组线。这些线从决策边界曲线拐弯的那个点开始。在本例中需要两条不同方向的线。
因为只有一个点导致决策边界方向改变，下图中的灰色圆圈圈出来了，所以只需要两条线，换句话说，在这里需要两个单层感知机，每个感知机产生一条线。

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知道只需要两条线来表示决策边界，我们就知道第一个隐藏层需要两个隐藏的神经元了。
到目前为止，我们的网络有一个隐藏层，这个隐藏层包含两个神经单元。每个隐藏的神经元都可以被视为一个线性分类器，如上图所示。
但是现在两个隐藏单元将会产生两个输出，一个隐藏神经元一个输出。但我们要构建一个分类器，仅有一个输出代表类标签，因此，我们需要将两个隐藏神经元的输出将合并为一个输出。换句话说，这两条线将由另一个神经元连接。结果下图所示。
但是在这里我们就不需要再添加一个有一个隐藏神经元的隐藏层了，因为我们有输出层，输出层接过了这个重任。输出层的神经元会合并之前生成的两条线，这样网络就只有一个输出。

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在知道了隐藏层的数量及其神经元后，我们二分类的人工神经网络就创建完毕，如下图。

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例二再搞一个例子熟悉一下，如下图。
它类似于前面的示例，还是个二分类问题，有两类输入，每个样本一个输出。区别在于决策边界。这个例子的边界比前一个更复杂。

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第一步是绘制决策边界，如下图左侧的（a）所示。
下一步是将决策边界分割成一组线，每条线将被建模为人工神经网络中的感知机。在画线之前，应按下图右侧图（b）所示，找到曲线改变方向的拐点。

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问题是需要多少线？最顶上的拐点要两条线，最下边的拐点也要两条，这就是四条了，他们二者中间的那两条线恰好可以和中间的拐点共享，具体如下图所示。
因为第一个隐藏层的神经元数量和线的数量相同，所以第一个隐藏层将有四个神经元，换句话说，有四个分类器，每个分类器由一个单层感知机创建。
目前，网络将生成四个输出，每个分类器一个输出。下一步是将这些分类器连接在一起，使网络只生成一个输出。换句话说，这些线将通过其他隐藏层连接在一起，以生成一条曲线。