全连接神经网络层数和神经元个数设置指南

全连接神经网络的层数和每层的神经元个数是根据具体问题和数据集的复杂度来确定的。没有固定的规则，不同的问题可能需要不同的网络结构。

一般来说，神经网络的层数越多，模型的表达能力越强，但也容易导致过拟合问题。通常情况下，可以从几层到十几层的范围内进行尝试，然后根据实际效果进行调整。

对于每层的神经元个数，一般来说，输入层的神经元个数应该与输入数据的特征数量相同。隐层的神经元个数可以根据经验和实验进行调整。如果网络的参数过多，容易导致过拟合，可以适当减少神经元个数；如果网络的参数过少，可能会导致欠拟合，可以适当增加神经元个数。

此外，还可以使用一些经验法则来指导网络结构的设计，如He的规则、Xavier的规则和维度规则等。这些规则是根据参数初始化和激活函数的性质进行推导的，可以帮助选择合适的网络结构。

总之，全连接神经网络的层数和每层的神经元个数需要根据具体问题和数据集进行调整和优化，没有固定的标准答案。通过实验和调参，可以找到最适合的网络结构，以提高模型的性能和泛化能力。