使用cnn+bn模型对pima数据集进行训练时候层数范围和神经元

基于Pima数据集的特征数较少，使用卷积神经网络（CNN）的效果可能不如使用全连接神经网络。但是，我们可以在CNN的基础上添加一些Batch Normalization（BN）层，来提高模型的性能。

对于CNN+BN模型，层数和神经元数量的选择还需要根据具体情况来决定。以下是一个简单的代码示例，使用Keras来实现CNN+BN对Pima数据集进行训练：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, BatchNormalization
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.reshape(-1, 8, 8, 1)
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(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(8, 8, 1)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, 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3个卷积层和1个全连接层。其中CNN的卷积核大小为3x3，分别包含32、64和64个卷积核。在每个卷积层后面添加了一个BN层来进行批归一化。全连接层包含64个神经元。可以通过调整卷积层和全连接层的参数来进行实验，以找到最优的超参数组合。