精选优质文档-倾情为你奉上确定隐层的节点数隐层节点数的确定是神经网络设计中非常重要的一个环节，一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。但对于有限个输入到输出的映射，并不需要无限个隐层节点，这就涉及到如何选择隐层节点数的问题，而这一问题的复杂性，使得至今为止尚未找到一个很好的解析式，隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行试验来确定。一般认为，隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。而且，隐层节点数过少，则无法产生足够的连接权组合数来满足若干样本的学习；隐层节点数过多，则学习以后网络的泛化能力变差。确定隐层的节点数有如下几种方法：1）如果要求逼近的样函数变化剧烈、波动很大，则要求可调整地连接权数多，从而隐层的节点数也应该多一些；2）如果规定的逼近精度高，则隐含层单元数也应该多一些；3）可考虑开始时放入较少的隐含层单元，根据以后的学习情况逐渐增加；或一开始就加入足够多的隐层节点，通过学习把不太起作用的连接权和隐层节点删去。此外，下面还有一些关于关于隐层节点数计算的经验公式：
