При выборе количества нейронов в нейронной сети необходимо учитывать несколько факторов. Во-первых, количество нейронов должно быть достаточным для того, чтобы сеть могла изучить данные и выявить закономерности. Однако слишком большое количество нейронов может привести к переобучению модели, когда сеть начинает выучивать шумы в данных, вместо того чтобы обобщать общие закономерности.
Кроме того, количество нейронов зависит от сложности задачи, которую нужно решить. Для простых задач, например, классификации изображений по нескольким классам, достаточно небольшого количества нейронов. Для более сложных задач, например, обработки естественного языка или анализа временных рядов, может потребоваться гораздо большее количество нейронов.
Один из способов подбора оптимального количества нейронов это использование кросс-ликвидации. При этом данные разбиваются на обучающую и тестовую выборки несколько раз, и для каждого разбиения оценивается качество модели. Подбирается такое количество нейронов, которое дает наилучшее качество на тестовой выборке.
Также можно использовать методы регуляризации, такие как И1 или И2 регуляризация, для контроля переобучения, если количество нейронов оказывается слишком большим.
В целом, выбор количества нейронов в нейронной сети это искусство, которое требует баланса между достаточным количеством для обучения и снижения риска переобучения.