神经网络的优化之处，除了算法、损失函数和激活函数等因素外，神经网络的超参数也是非常重要的

神经网络的优化之处，除了算法、损失函数和激活函数等因素外，神经网络的超参数也是非常重要的。本文将介绍如何通过Python代码来确定神经网络的隐藏层个数以及每个隐层的神经元数。

在确定神经网络的隐藏层数和每层神经元数时，我们需要遵循以下几个步骤：

Step 1：导入必要的库

我们需要使用TensorFlow和Keras库来实现神经网络模型。以下是代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

Step 2：准备数据集

对于分类问题，我们可以使用MNIST数据集，对于回归问题，我们可以使用波士顿房价数据集。以下是MNIST数据集的代码示例：

(x_train, y_train)