1. 参考文献^{1-08年，沈花玉等}

^{1.1 简述}

^{隐含层单元的数目与问题的要求、输入、输出单元的数目都有直接关系，数目太少，所获取的信息太少，出现欠拟合。数目太多，增加训练时间，容易出现过拟合，泛化能力差。}

^{1.2 确定方法}

^{在以前确定的方法是，参照下面三个公式，分别计算最佳隐含层单元数，然后综合比较选出最优，这种方式的缺点是验证次数多，计算周期太长

参考公式：

文献中介绍的方法是：通过三种方法结合确定的最佳隐藏层数的边界n_{1_min},n_{1_max},在这两个之间逐渐增加单元数，在收敛后比较收敛速度，根据对得到的训练误差和测试误差及收敛速度综合选择最佳隐藏层数。}

^{2 百度知道查得结果²}

^{（1）构造法}

^{首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。}

^{（2）删除法}

^{单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。}

^{（3）黄金分割法}

^{算法的主要思想:首先在[a,b]内寻找理想的隐含层节点数，这样就充分保证了网络的逼近能力和泛化能力。为满足高精度逼近的要求，再按照黄金分割原理拓展搜索区间，即得到区间b,c，在区间[b,c]中搜索最优，则得到逼近能力更强的隐含层节点数，在实际应用根据要求，从中选取其一即可。

BP算法中,权值和阈值是每训练一次，调整一次。

逐步试验得到隐层节点数就是先设置一个初始值，然后在这个值的基础上逐渐增加，比较每次网络的预测性能，选择性能最好的对应的节点数作为隐含层神经元节点数。}

^{沈花玉.BP神经网络隐含层单元数的确定.天津理工大学学报 ↩︎}
^{https://zhidao.baidu.com/question/501839410.html ↩︎}

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BP神经网络隐藏层单元数的选择--（1）

1. 参考文献^{1-08年，沈花玉等}

^{1.1 简述}

^{1.2 确定方法}

^{2 百度知道查得结果²}

^{（1）构造法}

^{（2）删除法}

^{（3）黄金分割法}

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