输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，塌让但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别数，则有可能分的过细，或者是出现“死节点”，大巧即在训练过程中，某个节点从未获胜过且远离其他获胜节点，因此它滚衫键们的权值从未得到过更新。
不过一般来说，如果对类别数没有确定知识，宁可先设定较多的节点数，以便较好的映射样本的拓扑结构，如果分类过细再酌情减少输出节点。“死节点”问题一般可通过重新初始化权值得到解决。
你枣稿使用的什么神经网络？如果是RBF神经网络，那么只有3层，输入层，隐含层和输耐岩搜出层昌历。确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。
请问题主你知道了吗？我也有这个问题
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