隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少，网络可能无法学习；如果太多，会导致训练时间过长，泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明，神经元数的差异会影响训练误差曲线。
隐层神经元数选择在 BP 神经网络中的影响
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在BP神经网络中，隐层数量对网络性能至关重要。
增加隐层可以提升网络精度，但这会增加训练时间和过拟合风险。理论上，一个隐层的网络足以逼近任何有理函数。
实际应用中，建议优先考虑三层网络（一输入、一隐、一输出）。
相比增加隐层数量，增加隐层节点数通常是获得更低误差的更有效方法。
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