Alket obtuvo la respuesta principal correcta: realmente depende de su conjunto de datos y de cuál es su objetivo. Si está tratando de entrenar una red para identificar 20 especies diferentes de aves a partir de imágenes, necesitará muchos más datos que tratar de entrenarla para decidir una pregunta verdadera / falsa. En general, más datos son mejores y para la mayoría de los problemas necesitará al menos 1000 entradas de capacitación. Pero podría ser mucho más que eso dependiendo del problema en cuestión.
En general, los valores p no se utilizan para verificar los resultados de las redes neuronales (o cualquier algoritmo de aprendizaje automático). En cambio, realmente depende de lo que intentes hacer. Una buena reseña está aquí: Métricas para evaluar los algoritmos de aprendizaje automático en Python – Dominio del aprendizaje automático
También me gustaría argumentar en contra de la declaración de Alket de que debe evitar las redes neuronales. Estas son herramientas muy poderosas. Hay un elemento de blackbox-ness para ellos, pero cuando piensas en lo que están haciendo debajo del capó no es tan aterrador. Siendo realistas, una red neuronal simple con una sola capa oculta está mezclando entradas como método de ingeniería de características optimizadas en su primer paso, y luego prediciendo a partir de estas características optimizadas en su segundo paso. Esta predicción es bastante similar a la regresión logística o lineal en un nuevo espacio de características optimizado. Agregar más capas hace que esto sea cada vez más complejo, pero aparentemente es lo mismo a menos que comience a agregar capas especializadas (por ejemplo, capas convolucionales, LSTM, etc.). Esto es extraordinariamente flexible y, aunque merece una reflexión profunda para asegurarse de que comprende lo que está sucediendo; pero no debe evitarse solo porque la operación paso a paso es un poco opaca.
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