machine-learning - 3层NN，300+100个隐藏单元是什么意思？

Question

我是 NN 新手。我正在接触 MNIST 手写数据集。他们以表格形式指定了所采用的每种方法的错误百分比。这是link到页面。在 NN 部分中，他们指定了如下内容:

3-layer NN, 300+100 hidden units

2-layer NN, 300 hidden units, mean square error

3层是什么意思？是吗

输入层+隐藏层+输出层

或者

InputLayer + 3 Hidden Layer+ outputLayer

还有300+100个隐藏单元是什么意思。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，那么为什么是 3 层神经网络？

Answer 1

输入层不计入此表示法中，因此 3 层意味着 2 个隐藏层和 1 个输出层。所以在这种情况下:

3-layer NN, 300+100 hidden units

表示以下架构:

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