【发布时间】：2019-02-28 08:03:29
【问题描述】：
我正在使用 Tensorflow 在 python 3.6.6 中构建神经网络。我想知道，您如何选择这些层中隐藏层和节点的数量？这是一个货币预测机器人，对我应该使用的网络类型有什么建议吗？
【问题讨论】：
标签： python-3.x tensorflow neural-network
【发布时间】：2019-02-28 08:03:29
【问题描述】：
不幸的是，NN 并不是一种适合所有模型的尺寸。您必须尝试不同的设置。您可以尝试如下：
从 1 层和 1 个神经元开始，逐渐增加层中的神经元，然后增加层数。
参考本帖：Estimating the number of neurons and number of layers of an artificial neural network
【讨论】：
-
你可以试试简单的MLP或者LSTM
-
对不起，我刚开始这个，你能解释一下它是哪种类型吗？
有许多经验法则可以确定在隐藏层中使用的可接受的神经元数量，例如：
- 隐藏神经元的数量应该在输入的大小之间 层和输出层的大小。
- 隐藏神经元的数量应该是输入大小的 2/3 层，加上输出层的大小。
- 隐藏神经元的数量应小于 输入层。
这三个规则为您提供了一个考虑的起点。最终，神经网络架构的选择将归结为反复试验。
你可以refer这篇文章
【讨论】：