扩写这一段在确定DNN的网络结构时考虑到隐藏层数和神经元数量的问题。通过试错法和Hecht-Nielsen理论的结合最终确定了DNN的网络结构为8-32-64-1其中8代表输入层神经元的个数1代表输出层神经元的个数8、32和64分别代表三个隐藏层中的神经元个数。隐藏层数和神经元数量的过少会导致模型无法深入挖掘特征和目标之间的深层关系而过多则会导致模型参数多、训练耗时长并容易导致模型过拟合。因此通过

在确定深度神经网络（DNN）的网络结构时，需要考虑隐藏层数和神经元数量这两个关键问题。为了找到最佳的网络结构，作者采用了试错法和Hecht-Nielsen理论相结合的方法。最终，作者确定了DNN的网络结构为8-32-64-1，其中8表示输入层神经元的个数，1表示输出层神经元的个数，而8、32和64则表示三个隐藏层中神经元的个数。需要注意的是，隐藏层数和神经元数量的过少会导致模型无法充分挖掘特征和目标之间的深层关系，而过多则会导致模型参数多、训练耗时长，并容易导致模型过拟合。因此，作者通过反复实验，最终确定了DNN的最佳网络结构，以提高模型的性能和稳定性。