Число нейронов в выходном слое

Question

Я новичок в искусственной нейронной сети, но, пожалуйста, помогите мне с этим вопросом?

Я пытаюсь реализовать искусственную нейронную сеть для распознавания символов (используя MLP и SNN), мне нужно иметь такое же количество нейронов в выходном слое, что и числа символов, которые необходимо идентифицировать. Например, мне нужно иметь 26 + 26 + 10 нейронов в выходном слое, если я хочу, чтобы моя сеть могла идентифицировать заглавные буквы, маленькие буквы и цифры.

Что делать, если мне нужно было идентифицировать все символы в наборе символов Юникода, сколько мне нужно нейронов на выходном уровне.

Существуют ли какие-либо методы (динамический порог) для уменьшения этого числа или динамического добавления нейронов в выходной слой?

Просьба указать ссылки на исследовательские статьи, если это возможно. Спасибо.

Answer 1

Нет, вам не нужен размер выходного файла, чтобы он соответствовал количеству классов.

Я думаю, что вам нужно еще понять, что выход выходного уровня представляет собой просто представление сети ввода. Это, как говорится, вы можете получить любой желаемый выходной уровень. Если вам нужна кодировка, которая отражает ваши классы, самым простым способом уменьшить количество узлов на этом слое будет использование двоичного кодирования.

Пример: Вместо использования 8 узлов для 8 классов (1 узел каждого класса), вы можете использовать 3 нейронов:
Класс 0 является выходным 0-0-0
Класс 1 является выход 0-0- 1
...
Класс 7 является выход 1-1-1

Я думаю, вы получите идею. Конечно, вы можете использовать не только двоичный, но и буквально любой способ кодирования, о котором вы можете думать (или google).