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在 CRAN 项目（https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf）中对 nnet 的描述中，它说 nnet 适合单个隐藏层：

 Description: Fit single-hidden-layer neural network, possibly with skip-layer connections

我可以使用 nnet 指定隐藏层的数量吗？我的理解是，我选择的隐藏层和隐藏层中的神经元数量是可以更改以改进模型的参数。它真的可以帮助模型添加/删除隐藏层吗？或者，单层和多层神经网络是否有不同的应用领域？

我是 ANN 的新手。我正在研究一个训练样本大小为 55000 x 54 的分类模型。提前致谢！

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简单的答案NO，nnet始终只有一个层，您可以在其中指定节点数。您可以在此处的类似问题中找到更多信息。您将需要使用其他包，例如neuralnet或更复杂的包，例如h20or MXNet。

关于改进模型的参数，除了原始架构（即层、节点）之外，神经网络还有许多不同的部分。其中包括优化函数、激活函数、批量大小等。您可能想查阅更多有关使用神经网络的资源。

于 2017-08-14T14:21:59.067 回答