Скрытые слои в нейронной сети - это слои, которые находятся между входным и выходным слоями. Они называются скрытыми, потому что их значения не определяются напрямую входными данными или выходами, а вычисляются на основе весов и активаций в предыдущих слоях.
Скрытые слои играют ключевую роль в процессе обучения нейронной сети. Именно в них происходит выявление и анализ внутренних закономерностей в данных, что позволяет модели делать более сложные прогнозы и принимать более обоснованные решения.
Количество и размер скрытых слоев может влиять на производительность и точность нейронной сети. Слишком маленькое число скрытых слоев может привести к недополучению модели, когда она не сможет улавливать сложные зависимости в данных. С другой стороны, слишком большое число скрытых слоев может привести к переобучению, когда модель начинает запоминать данные вместо того, чтобы обобщать их.
Выбор оптимального количества и размера скрытых слоев является важной задачей при проектировании нейронной сети и требует тщательного анализа данных и опытного подхода.