隐含神经元的数目是非常重要的,它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。如果隐含层的神经元数量太少,网络就不能够很好的学习,即便可以学习,需要训练的次数也非常多,训练的精度也不高。当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时,增加神经元的个数可以提高网络训练的精度,还可能会降低训练的次数。但是,当超过这一范围后,如果继续增加神经元的数量,网络训练的时间又会增加,甚至还有可能引起其它的问题
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