ويستلزم تحديد عدد الأعصاب المطلوبة في شبكة عصبية لتصنيف الصور فهم مدى تعقيد المهمة والبيانات، ويساعد الحساب السليم على تحقيق الأداء النموذجي والكفاءة الحاسوبية الأمثل.

العوامل المؤثرة في الكونت

ويعتمد عدد الأعصاب على عدة عوامل، منها حجم صور المدخلات، وتعقيد الملامح، والدقة المنشودة، وعادة ما تتطلب الصور الأكثر تعقيدا والمهام الأكثر تعقيدا مزيدا من الأعصاب.

النهج الأساسي للحساب

ابدأ بطبقة المدخلات التي تطابق عدد البيكسلزات في الصورة (مثلاً، لصورة 28x28، محركات عصبية مدخل = 784 طبقة الإنتاج تتطابق مع عدد الفصول، وعادة ما يتم تحديد الأعصاب في الطبقات الخفية من خلال التجارب أو الأساليب الرثائية.

تقدير "الزنابق المخفية"

وتشمل الاستراتيجيات المشتركة ما يلي:

  • باستخدام مقاس مضاعف للمدخلات
  • تطبيق قاعدة الهرم الجيولوجي
  • التدقيق في قياسات التناظر الفائقة من خلال المصادقة

فعلى سبيل المثال، قد يكون لطبقة مخبأة نموذجية ما بين 128 و 512 من الأعصاب، تبعاً لتعقيدات مجموعات البيانات.

النمر العملي

بدء عدد قليل من الأعصاب وزيادة تدريجية، واستخدام دقة التحقق لتوجيه التعديلات، وقد تؤدي الشبكات الكبيرة جدا إلى الإفراط في التأقلم، بينما لا يستطيع سوى عدد قليل جدا من الأعصاب أن يضعف البيانات.