使用dnn对pima数据集进行训练时候层数范围和神经元数量

Pima数据集是一个二分类问题，共有8个输入特征和1个二元输出标签。在使用DNN对Pima数据集进行训练时，可以根据经验法则和实验结果来选择神经网络的层数和神经元数量。

一般来说，对于这种中等大小的数据集，可以使用2~3层的神经网络结构，其中每层的神经元数量可以在50~200之间进行选择。具体的选择可以根据实验结果来进行调整，以达到最优的性能。

以下是一个简单的代码示例，使用Keras来实现DNN对Pima数据集进行训练：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = LabelBinarizer().fit_transform(digits.target)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim=64, activation='relu'))
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

在上面的代码中，我们使用了两个隐藏层，分别包含100和50个神经元。可以通过调整这两个隐藏层的神经元数量来进行实验，以找到最优的超参数组合。