El número de nodos en una capa oculta se puede decidir arbitrariamente. No existe una regla rígida para fijar un número para unidades ocultas.
Respuesta principal a su pregunta: puede ser
Puede ser más, menos o incluso igual al tamaño de la capa de entrada. Por lo general, en las redes neuronales tratamos de apoyar la idea “general” de los datos. Por ejemplo, para el problema de reconocimiento de dígitos, esperaríamos que nuestra capa oculta comprenda la noción de 8 a través de curvas o bordes presentes en la entrada. Para tal propósito de generalización, intentamos reducir el número de unidades ocultas en relación con el tamaño de entrada. Pero no hay nadie que te impida usar más unidades ocultas (probablemente el cálculo sería un problema).
- ¿Existe alguna implementación del modelo de atención en el flujo tensorial?
- ELI5: ¿Qué son las redes neuronales?
- Cómo usar un árbol de decisión para clasificar un conjunto de datos no balanceado
- ¿Cuál es la mejor herramienta para ejecutar un código de aprendizaje automático?
- ¿Cuál es el mejor algoritmo para la extracción de características en imágenes?
Para las redes que realizan mapeo de alta dimensión (más cantidad de unidades ocultas), tienden a ajustarse demasiado y subestimarse (es necesario entrenarlas más tiempo). Por lo general, las unidades ocultas de la primera capa capturan información de borde de la imagen.
Avíseme si obtiene mejores resultados trabajando de esta manera.
Aclamaciones,
Suriya