神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)定原則是一個復(fù)雜而關(guān)鍵的過程，它直接影響到網(wǎng)絡(luò)的性能和學(xué)習(xí)效果。以下將從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、初始權(quán)值、訓(xùn)練速率、動態(tài)參數(shù)、允許誤差、迭代次數(shù)、Sigmoid參數(shù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及激活函數(shù)等多個方面詳細闡述這些參數(shù)的設(shè)定原則。

一、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元，包括輸入層節(jié)點、隱藏層節(jié)點和輸出層節(jié)點。

1. 輸入層節(jié)點 ：輸入層節(jié)點數(shù)通常等于系統(tǒng)的特征因子（自變量）個數(shù)。這是因為輸入層負責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，并將其傳遞給隱藏層進行進一步處理。
2. 隱藏層節(jié)點 ：隱藏層節(jié)點的數(shù)量選擇是一個經(jīng)驗性的問題，沒有固定的規(guī)則。一般來說，隱藏層節(jié)點數(shù)可以設(shè)為輸入層節(jié)點數(shù)的75%左右作為起點，然后根據(jù)實際情況進行調(diào)整。例如，如果輸入層有7個節(jié)點，輸出層1個節(jié)點，那么隱藏層可以暫設(shè)為5個節(jié)點，構(gòu)成一個7-5-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在實際應(yīng)用中，還需要通過比較不同隱藏層節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡(luò)性能來確定最合理的結(jié)構(gòu)。
3. 輸出層節(jié)點 ：輸出層節(jié)點數(shù)等于系統(tǒng)目標個數(shù)。輸出層負責(zé)將隱藏層處理后的結(jié)果轉(zhuǎn)換為最終的預(yù)測或分類結(jié)果。

二、初始權(quán)值

初始權(quán)值是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前的權(quán)重設(shè)置，對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程和最終性能有重要影響。

1. 不應(yīng)完全相等 ：初始權(quán)值不應(yīng)設(shè)為完全相等的值。如果初始權(quán)值相等，那么在學(xué)習(xí)過程中，這些權(quán)值可能會保持相等，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法充分學(xué)習(xí)。
2. 隨機生成 ：為了避免上述問題，通常會使用隨機生成器生成一組初始權(quán)值。這些權(quán)值通常在一個較小的范圍內(nèi)隨機分布，如-0.5到+0.5之間。

三、訓(xùn)練速率

訓(xùn)練速率（學(xué)習(xí)率）決定了權(quán)重在每次迭代中的更新幅度。

1. 經(jīng)驗確定 ：在經(jīng)典的BP算法中，訓(xùn)練速率是由經(jīng)驗確定的。一般來說，訓(xùn)練速率越大，權(quán)重變化越大，收斂速度越快；但過大的訓(xùn)練速率可能導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩，甚至發(fā)散。
2. 自動調(diào)整 ：在一些系統(tǒng)中，訓(xùn)練速率會自動調(diào)整以尋求最優(yōu)值。用戶也可以設(shè)置一個最小訓(xùn)練速率作為下限，以確保系統(tǒng)穩(wěn)定性。

四、動態(tài)參數(shù)

動態(tài)參數(shù)（如動量項系數(shù)）用于控制權(quán)重更新的方向和速度。

1. 經(jīng)驗選擇 ：動態(tài)參數(shù)的選擇也是經(jīng)驗性的。一般來說，動態(tài)系數(shù)會取一個較小的值（如0.6到0.8之間），以確保權(quán)重更新的穩(wěn)定性。

五、允許誤差

允許誤差是判斷網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是否收斂的標準。

1. 設(shè)定范圍 ：允許誤差通常設(shè)定在一個較小的范圍內(nèi)（如0.001到0.00001之間）。當(dāng)兩次迭代結(jié)果的誤差小于允許誤差時，系統(tǒng)認為訓(xùn)練已經(jīng)收斂并停止迭代。

六、迭代次數(shù)

迭代次數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的一個重要參數(shù)。

1. 預(yù)設(shè)值 ：迭代次數(shù)通常預(yù)設(shè)為一個較大的值（如1000次）。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算并不能保證在各種參數(shù)配置下都能收斂到全局最優(yōu)解，因此當(dāng)?shù)Y(jié)果不收斂時，需要允許達到最大的迭代次數(shù)。

七、Sigmoid參數(shù)

Sigmoid參數(shù)用于調(diào)整神經(jīng)元激勵函數(shù)的形式。

1. 調(diào)整范圍 ：Sigmoid參數(shù)一般取在0.9到1.0之間。通過調(diào)整這個參數(shù)可以改變Sigmoid函數(shù)的形狀和斜率，從而影響神經(jīng)元的激活程度和網(wǎng)絡(luò)的性能。

八、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理中的一個重要步驟。

1. 轉(zhuǎn)換方法 ：在DPS系統(tǒng)中，允許對輸入層各個節(jié)點的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換。常用的轉(zhuǎn)換方法包括取對數(shù)、平方根轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標準化轉(zhuǎn)換等。這些轉(zhuǎn)換方法可以幫助改善數(shù)據(jù)的分布特性并加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。

九、激活函數(shù)

激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的重要組成部分。

1. 選擇原則 ：選擇激活函數(shù)時需要考慮問題類型、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及梯度問題等多個因素。對于二分類問題，輸出層通常使用Sigmoid函數(shù)；對于多分類問題，輸出層通常使用Softmax函數(shù)；對于回歸問題，輸出層可以不使用激活函數(shù)或使用恒等激活函數(shù)（線性激活）。隱藏層則推薦使用ReLU及其變體（如Leaky ReLU、ELU等）因為它們計算簡單且在很多情況下都能提供良好的性能。

十、總結(jié)與展望

綜上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)定原則是一個復(fù)雜而關(guān)鍵的過程。通過合理設(shè)置網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)、初始權(quán)值、訓(xùn)練速率、動態(tài)參數(shù)、允許誤差、迭代次數(shù)、Sigmoid參數(shù)以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等參數(shù)，并結(jié)合適當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)選擇和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略，可以構(gòu)建出性能優(yōu)良的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。