Визначення кількості нейронів, які необхідні в нейромережі для класифікації зображень, передбачає розуміння складності завдання та даних. Розрахунок продуктивності та обчислювальної ефективності дозволяє оптимізувати продуктивність моделі та обчислювальну ефективність.

Фактори, що впливають на нейронний граф

Кількість нейронів залежить від декількох факторів, в тому числі розміру вхідних зображень, складності функцій і бажаної точності. Більші зображення і більш складні завдання, як правило, вимагають більш нейронів.

Базовий підхід до розрахунку

Починаємо з вхідного шару, який відповідає кількості пікселів у зображенні (наприклад, для зображення 28х28, вхідних нейронів = 784). Вихідний шар відповідає кількості класів. Штори з прихованих шарів зазвичай визначаються через експериментацію або гемеристичні методи.

Оцінка прихованих шарів нейронів

До таких стратегій відносяться:

  • Використання декількох розмірів введення
  • Застосування геометричного правила піраміди
  • Виконання перетягування гіперпараметра за допомогою перевірки

Наприклад, типовий прихований шар може мати між 128 і 512 нейронів, залежно від складності даних.

Практичні поради

Почати з невеликою кількістю нейронів і поступово збільшити. Використовуйте точність перевірки для налаштування керівництва. Понад великі мережі можуть призвести до перенарядки, при цьому занадто мало нейронів може підходити до даних.