Desenvolvimento inicial de uma rede multicamadas
Determinando o Número de Neurônios na Camada Oculta
Definir o número ideal de neurônios nas camadas ocultas de uma rede neural é uma tarefa que exige um certo grau de experimentação e ajuste. Não existe uma fórmula única e rígida para determinar esse número com precisão, mas algumas regras práticas e abordagens podem orientar esse processo.
Uma regra geral sugere que o número de neurônios nas camadas ocultas deve estar situado entre o número de neurônios na camada de entrada (atributos) e o número de neurônios na camada de saída (classes ou valores a serem previstos). Entretanto, é importante ressaltar que essa é uma regra prática, não uma fórmula matemática exata.
Uma abordagem comum é usar uma proporção entre os números de neurônios de entrada e saída. Um valor típico pode ser escolher um número de neurônios ocultos que seja aproximadamente duas vezes a média entre o número de neurônios de entrada e o número de neurônios de saída:
Caso o resultado para
seja decimal, é recomendável arredondar para cima.
Porém, essa abordagem pode variar conforme a complexidade do problema e a quantidade de dados disponíveis. Problemas mais complexos podem requerer um número maior de neurônios nas camadas ocultas para capturar padrões intricados.
É crucial lembrar que a otimização de hiperparâmetros, incluindo o número de neurônios nas camadas ocultas, demanda experimentação e validação cruzada. Testar diferentes configurações e avaliar o desempenho do modelo em conjuntos de validação ou teste é essencial para determinar a melhor arquitetura de rede para o problema em questão.
Considerações
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Problemas linearmente separáveis podem ser tratados sem camadas ocultas. Nesses casos, redes neurais Perceptron de uma única camada são adequadas.
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A técnica de cross validation (validação cruzada) é recomendada para definir a configuração ideal.
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A Automação do Aprendizado de Máquina (AutoML) oferece abordagens automatizadas para otimizar a construção de modelos.
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Em conjuntos de dados pequenos, uma rede neural com duas camadas geralmente produz resultados satisfatórios.
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Pesquisas em deep learning indicam que o número de camadas está associado à complexidade do problema. Problemas mais complexos tendem a exigir mais camadas para uma resolução adequada.
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Uma sugestão inicial para configurar uma rede neural envolve:
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Utilizar a fórmula abaixo para determinar o número de neurônios na camada oculta:
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Empregar a função de ativação ReLU (Rectified Linear Unit) nas camadas ocultas.
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Utilizar a função de ativação Sigmoid na camada de saída, se houver apenas um neurônio de saída. Para múltiplos neurônios de saída, considerar a função de ativação softmax.
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