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本文探讨了神经网络超参数中的隐藏层个数和每个隐层的神经元数对模型性能的影响。通常，隐藏层用于捕捉数据的层次结构，一到两个隐藏层足以处理多数问题，更复杂问题可适当增加。对于隐藏层神经元数量，一般采用漏斗形结构，从输入层逐渐减少。尽管如此，确定最优数量仍然是一个挑战，常通过过拟合预防策略如早停和正则化解决。
神经网络超参数之隐藏层个数+每个隐层的神经元数
隐藏层个数
神经网络的灵活性也恰好是它的一个主要的短板：有太多的超参数需要调整。不仅仅是可以使用的网络拓扑结构（神经元是如何彼此互相连接的），即使是简单的多层感知机MLP，也有很多可以调整的参数：你可以调整层数，每层的神经元的个数，每层使用的激活函数的类型，初始化的类型，dropout的概率等。怎么样才能知道超参数的河中组合适合你当前的应用问题那？
现实世界的数据往往会按照层次结构来组织，而DNN天生就很擅长处理这种类型的数据：低级隐藏层泳衣建模低层结构（例如，各种形状
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