神经网络中每层节点越多越好嘛

实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。

BP算法中,权值和阈值是每训练一次，调整一次。 逐步试验得到隐层节点数就是先设置一个初始值，然后在这个值的基础上逐渐增加，比较每次网络的预测性能，选择性能最好的对应的节点数作为隐含层神经元节点数。

神经网络本身的优化过程，实际上是对一组更加有效的层节点值进行选择。 这个问题的回答，于是可以用两个很极端的例子来思考。 一种情况是，只有一个节点。 那么这个方程就变成了一个非常简单的线性方程y=ax+b的形式。