Construção e Treinamento autoencoder (Projeto_cluster_MARKETING)

Olá Fabíola,

Os neurônios da camada de entrada (17) são equivalentes à quantidade de dados, enquanto que da camada de saída está relacionado ao número de dados queremos gerar (de 17 para 10). Os outros foram definidos aleatoriamente neste estudo de caso, e em geral, para esse tipo de aplicação podemos definir esses valores mais altos e testar combinações mais altas/baixas e comparar os resultados. Apesar de que em alguns testes, é indicado que melhores resultados são obtidos quando a quantidade de neurônios das camadas ocultas são menores do que da entrada e saída (nesse caso poderia definir 17 -> 15 -> 9 -> 10, por exemplo

Veja mais detalhes nessas discussões abaixo

https://www.quora.com/Why-do-the-number-of-neurons-in-the-hidden-layer-of-an-autoencoder-need-to-be-less-than-the-input-output-layer

https://www.researchgate.net/post/How-to-choose-size-of-hidden-layer-and-number-of-layers-in-an-encoder-decoder-RNN

E também este artigo aqui da plataforma: https://iaexpert.academy/2020/05/04/quantas-camadas-escondidas-e-quantos-neuronios-incluir-numa-rede-neural-artificial/

Jones

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