神经网络的拓扑结构设计是训练前的关键步骤,主要包括确定隐层神经元数量、初始权值和阈值(偏差)。理论上,隐层神经元越多,逼近效果越好。但实际应用中,过多的隐层神经元会导致训练时间延长,网络容错能力下降。因此,需要权衡逼近精度和训练效率。如果训练后的神经网络精度不理想,则需要重新设计拓扑结构或调整初始权值和阈值。