多层感知机（MLP）的扩展比例

多层感知机（MLP）的扩展比例通常是指在网络中增加隐藏层的数量或增加每个隐藏层的神经数量。这些扩展可以帮助网络更好地学习复杂的模式和特征，从而提高其性能。

增加隐藏层数量是一种常见的扩展方法。通过增加隐藏层数量，网络可以更深入地学习数据的抽象层次，从而提高网络的表示能力。然而，增加隐藏层数量也可能增加网络的复杂性和训练难度。

另一种扩展方法是增加每个隐藏层的神经元数量。增加神经元数量可以增加网络的容量，使其能够更好地拟合训练数据。然而，如果神经元数量过多，网络可能会过拟合训练数据，导致性能下降。

在实际应用中，扩展比例的选择通常需要进行实验和调优。根据具体任务和数据集的特点，选择合适的扩展比例可以帮助网络达到较好的性能。