Neural network 神经网络中的样本量

我已经看到，神经网络中样本大小的一般规则是“权重数”的10倍。例如，如果我们有一个NxD输入，一个层大小为M，输出层大小为K，那么“权重数”是因为两个W矩阵的缘故吗？还是DM+MK？提前感谢您的帮助

权重的实际数量应为

DM+MK+M+K

，其中

DM

表示隐藏层中所有单元的权重数量，

M

表示隐藏层中的偏差项，

MK

和

K

分别表示输出层中的wights和bias项的数量。

遗憾的是，没有通用规则，它也总是取决于数据。使用交叉验证来评估您的网络，其他一切都是猜测（是的，当然有些人获得了很多经验，他们在这个猜测游戏中表现得更好）。