humm interessante, obrigado pela resposta, pois, em algumas leituras que fiz, muitos gostam de iniciar com grande quantidade de neurônios, diminuindo ate chegar a um mínimo… abaixo o texto que extrai de uma de minhas leituras
“Camadas ocultas servem como um centro analítico que processa e analisa as informações recebidas. Portanto, o número de neurônios na camada depende da variabilidade dos dados da camada anterior, ou seja, cada neurônio sugere uma certa hipótese de eventos. O número de camadas ocultas é determinado por um relacionamento causal entre os dados de origem e o resultado esperado. Por exemplo, se desejamos criar um modelo para a técnica “5 why”, uma solução lógica é usar 4 camadas ocultas, que, juntamente com a camada de saída, possibilitarão colocar 5 perguntas aos dados de origem.”
<https://www.mql5.com/pt/articles/7447>
na sequencia do artigo na primeira utilização da rede tem o seguinte texto
“No primeiro artigo, eu mencionei o método “5-why”. Agora, eu proponho continuar esta experiência e criar uma rede com 4 camadas ocultas. Eu defino o número de neurônios na primeira camada oculta igual a 1000. No entanto, ele também pode ser possível estabelecer alguma dependência da profundidade do período analisado. Usando a regra de Pareto, nós reduziremos o número de neurônios em cada camada subsequente em 70%. Além disso, a seguinte limitação será usada: o número de neurônios na camada oculta não deve ser inferior a 20.”
<https://www.mql5.com/pt/articles/8119>
Você já ouviu falar nesta “regra de Pareto”? achei interessante, em resumo seria algo assim
“O Princípio de Pareto, ou regra 80/20, é uma tendência que prevê que 80% dos efeitos surgem a partir de apenas 20% das causas, podendo ser aplicado em várias outras relações de causa e efeito.”
<https://pt.wikipedia.org/wiki/Princ%C3%ADpio_de_Pareto>
bem enfim… aprendizado é mais experiência do que conhecimento… porem conhecimento é a base de tudo…
abraços