Как влияет количество нейронов в скрытых слоях на скорость обучения и точность работы нейросети?

Количество нейронов в скрытых слоях влияет на скорость обучения и точность работы нейросети следующим образом:

Скорость обучения: чрезмерное количество нейронов в скрытых слоях может увеличить время, необходимое для обучения сети. yandex.ru Иногда этот показатель растёт до такой степени, что невозможно адекватно обучить нейросеть. yandex.ru

Точность работы:

• Слишком малое количество нейронов в скрытых слоях приводит к недообучению. mksegment.ru yandex.ru Модель не способна выучивать сложные закономерности в данных, её способность к обобщению ограничена. mksegment.ru В результате нейросеть не может получить высокую точность на новых данных. mksegment.ru
• Слишком большое количество нейронов в скрытых слоях может привести к переобучению. mksegment.ru yandex.ru Модель запоминает обучающие данные и не способна обобщать на новые. mksegment.ru Это может привести к низкой точности нейросети на тестовых данных. mksegment.ru

Таким образом, оптимальное количество нейронов в скрытых слоях — это компромисс между недообучением и переобучением. mksegment.ru

Единого ответа на вопрос, сколько нейронов должно быть в скрытом слое, нет. mksegment.ru Оптимальное количество зависит от конкретной задачи и используемых данных. mksegment.ru