神經網絡優化過程中，隱層節點數的選擇至關重要。從極端角度分析，當隱層節點數僅為一個時，網絡的預測能力將極度受限，只能通過簡單的線性方程來擬合數據，這在處理非線性系統時顯然效果不佳。相反，若隱層節點數無限多，雖然理論上可以實現更精確的模型，但由于樣本數量是有限的，最終結果將因權值和偏置的無限組合而呈現出極大隨機性。這兩個極端情況揭示了隱層節點數選擇的重要性和復雜性。過少的節點數無法捕捉到數據中的復雜關聯，而過多的節點數則可能導致過度擬合，使模型在新數據上的泛化能力下降。現有研究中，一些文獻建議隱層節點數應為輸入數據維度的2到32倍。例如，若輸入數據維度為5，且樣本數量為100，則隱層節點數應在10到160之間。然而，這一建議需根據具體問題進行調整，因為過多的節點數可能會導致計算復雜度增加，而樣本數量有限時，過多的節點反而可能導致模型表現不佳。總體而言，隱層節點數的選擇需綜合考慮數據特性、模型復雜度和計算資源等因素，以實現最佳預測精度。詳情