神经网络中神经元个数的问题

神经网络中为什么中间层比上一层神经元个数多会导致效果好一些呢？又比如我第一场cnn的特征通道数是64，第二层的通道数是80会导致效果更好。神经元个数逐层递减的的网络效果为什么更不好

中间层比上一层神经元个数多会导致效果好一些呢？->>>>提到的特征不是更多了嘛，你想想神经元递减是不是意味着图像失真，后面的图像特征只能获取部分了

• 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：【数据挖掘】卷积神经网络 ( 视觉原理 | CNN 模仿视觉 | 卷积神经网络简介 | 卷积神经网络组成 | 整体工作流程 | 卷积计算图示 | 卷积计算简介 | 卷积计算示例 | 卷积计算参数 )
• 除此之外, 这篇博客: 卷积神经网络（CNN）入门常见问题解答中的 什么是神经网络？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 多层神经元层层叠加形成神经网络。

  • 输入层 ：最外层直接与输入连接的神经元层（在第一层中，有几个输入就有几个神经元）
  • 隐藏层：输入层和输出层之间的多层神经元层
  • 输出层：最终得出结果的神经元层（在最后一层中，有几个输入就有几个神经元）

  

   每一层都可能由单个或多个神经元组成，每一层的输出将会作为下一层的输入数据。

  层与层之间是全连接层，即每个神经元都与下一层的每个神经元相连接，但是同层之间的神经元没有连接关系

  第2层隐藏层的第1个神经元的结果就是第1层隐藏层5个神经元的结果相加，再加上偏置值b，再放入激活函数中

  第输出层神经元的结果就是第2层隐藏层3个神经元的结果相加，再加上偏置值b，再放入激活函数中

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  关于神经元个数的问题，中间层比上一层神经元个数多会导致效果好一些的原因是：随着深度的增加，卷积神经网络的感受野也随之增加，因此需要更多的神经元来捕获更丰富、更复杂的特征。但是过多的神经元也会导致过拟合和计算资源浪费，因此需要在具体问题中进行调整。

  对于卷积神经网络中的通道数，增加通道数可以增加深度学习模型的表达能力，因为更多的通道意味着有更多的特征被捕获，从而可以得到更高层次的特征表示。但增加通道数也会增加模型的计算负担，需要在计算资源和模型性能之间进行平衡。

  逐层递减的网络效果较差可能是由于信息丢失的原因。逐层递减会导致每一层的信息量都在逐渐减少，最终可能导致模型无法准确地捕获到原始数据的全部内容。如果必须要逐层递减，可以在递减的过程中执行降采样操作以保留更多的信息。