machine-learning - MNIST隐藏层直观理解

Question

对于具有 1 个隐藏层的最简单的 MNIST 解决方案，我可以将隐藏神经元的数量理解为我们将输入划分为多少部分吗？例如:[784,30,10]我可以说我将784像素分成30个小图像(每个图像784/30像素)然后进行计算吗？谢谢!

Answer 1

我不太确定你的意思。如果您有一个像 [784, 30, 10] 这样分层的网络，则您有 784 个输入神经元、30 个隐藏神经元和 10 个输出神经元。神经元对“像素”一无所知，它们只是参数。网络基本上根据第一个输入计算 30 个值，输出根据前 30 个值计算 10 个值。

Can I say I divide 784 pixels into 30 small images (784/30 pixels in each image) then do the calculation?

不，因为神经元不是图像。