C# NeuronDotNet中的神经网络

我正在使用neurondotnet库进行ANN编程，我的输入层向量是400 我的输出层向量是5，学习样本只有28。 我的问题是，我不知道如何选择我应该有多少隐藏层以及它们的向量的大小。有人能告诉我正确的方向吗？ 谢谢。

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来自指南

隐藏层数（反向传播网络中）

没有隐藏层的反向传播网络无法执行非线性分类。（它不能用作异或函数逼近器）。因此，反向传播网络必须有一个隐藏层。此外，已经从数学上证明，当适当训练时，具有单个隐藏层的反向传播网络可以用于逼近任何函数。因此，在大多数情况下，单个隐藏层是最佳选择

具有多个隐藏层加快了学习过程，经过训练的网络与训练样本完全匹配，但在测试数据上表现不佳。这种效应被称为过度训练，训练过的网络倾向于记忆训练样本，而不是学习它们。

我发现这为确定如何处理隐藏层提供了一些指导。他们特别指出

在大多数情况下，无法确定最佳隐藏数量 没有训练多个网络和估计泛化的单元 每种方法的错误

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嗨，你希望你的安做什么？28可能是一个相当低的样本数，以获得准确的输出。另外，您使用的是哪种类型的ANN？它是反向传播算法，样本是指定字体的28个字母字符