Machine learning 3层NN，300+的含义是什么；100个隐藏单位？_Machine Learning_Neural Network

Machine learning 3层NN，300+的含义是什么；100个隐藏单位？

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Machine learning 3层NN，300+的含义是什么；100个隐藏单位？,machine-learning,neural-network,Machine Learning,Neural Network,我是新来的。我正在得到MNIST手写数据集。他们以表格形式规定了所采用的每种方法的误差百分比。这是我的主页。在NN部分中，他们规定如下： 3层NN，300+100隐藏单元 2层神经网络，300个隐藏单位，均方误差三层是什么意思？是吗 InputLayer+HiddenLayer+OutputLayer 或另外，300+100隐藏单位的含义是什么。指定两个数字300+100表示一个隐藏层应包含300个单位，下一个隐藏层应包含100个单位如果这是什么意思，那么为什么3层NN？输入层不计入

我是新来的。我正在得到MNIST手写数据集。他们以表格形式规定了所采用的每种方法的误差百分比。这是我的主页。在NN部分中，他们规定如下：

3层NN，300+100隐藏单元

2层神经网络，300个隐藏单位，均方误差

三层是什么意思？是吗

InputLayer+HiddenLayer+OutputLayer

或

另外，300+100隐藏单位的含义是什么。指定两个数字300+100表示一个隐藏层应包含

300个单位

，下一个隐藏层应包含

100个单位

如果这是什么意思，那么为什么3层NN？

输入层不计入此符号，因此3层表示2个隐藏层和1个输出层。因此，在这种情况下：

3-layer NN, 300+100 hidden units

指以下体系结构：

Input layer
Hidden layer of 300 units
Hidden layer of 100 units
Output layer

顺便说一句，这是一个有问题和错误的符号，这就是为什么人们总是说“X隐藏层NN”，那么就不会有混淆了谢谢@TheWalkingCube

Input layer
Hidden layer of 300 units
Hidden layer of 100 units
Output layer