全连接神经网络神经元个数

全连接神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其中每个神经元都与前一层的所有神经元相连接。神经元个数是指每一层中的神经元数量。

在全连接神经网络中，每一层的神经元个数可以根据具体任务和网络结构进行设计。通常情况下，输入层的神经元个数与输入数据的特征数量相对应。隐藏层和输出层的神经元个数则需要根据任务的复杂性和网络的深度来确定。

较小的神经元个数可能导致模型容量不足，无法捕捉到复杂的模式和关系。而较大的神经元个数可能会增加计算复杂度，并且容易导致过拟合问题。

因此，在设计全连接神经网络时，需要根据具体任务和数据集的特点进行调整和优化，以达到更好的性能。