根据样本数量和特征设计前馈神经网络的一些经验法则

Question

假设我有一个包含

S

样本和

F

特征的数据集。我想为二元分类任务设计一个前馈神经网络。假设我的神经网络有

W

参数。有什么经验法则可以说在哪个范围内（基于样本数量

S

和特征数量

F

）

W

应该是？