输入特征数为216的GCN网络隐藏层和输出层神经元个数怎么确定

根据引用和引用的内容，GCN网络的隐藏层和输出层神经元个数与滤波器的大小、滤波器种类的多少、输入的大小（即特征数）以及滤波器在图像中的滑动步长有关。因此，确定GCN网络的隐藏层和输出层神经元个数需要综合考虑这些因素。一般来说，可以通过交叉验证等方法来确定最优的神经元个数。具体而言，可以先尝试一些常用的神经元个数，如64、128、256等，然后通过交叉验证等方法来确定最优的神经元个数。此外，还可以根据具体的任务需求来确定神经元个数，例如对于一些复杂的任务，可能需要更多的神经元来提高模型的性能。