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层数确定：
浅层网络（1-2 隐藏层）：适合捕捉简单模式（如线性趋势 + 少量非线性特征），计算快且不易过拟合。
深层网络（3 + 隐藏层）：适合复杂时序数据（如多因子序列、长期趋势），但需警惕过拟合和梯度消失。
经验法则：先用 1 层隐藏层尝试，若验证集效果差再增加层数（如每增加一层观察损失函数变化）。
参考同类问题成功案例（如 LSTM 预测股价通常用 1-3 层）。
神经元个数确定：
输入层：神经元数 = 特征数（如 10 个因子则 10 个节点）。
输出层：回归任务用 1 个节点（预测收益率），分类任务用 2 个节点（涨跌概率）。
隐藏层：公式法：nh=32ni+no（ni为输入层节点，no为输出层节点）。
试错法：从较小值（如 16、32）开始，逐步增加至验证集误差不再下降（如 64、128）。
正则化：通过 Dropout 层或 L2 正则化控制过拟合，允许适当增加神经元数。
关键原则：
优先保证模型泛化能力，而非训练集拟合度。使用早停法（Early Stopping）防止层数 / 神经元过多导致过拟合。
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发布于2025-5-21 15:33 武汉
还有疑问？看看专业认证经理怎么说
资深张经理：
先明确量化策略的复杂度匹配网络层数，避免过拟合或欠拟合问题
杨经理：
结合历史数据的特征维度，按需调整神经元个数匹配输入输出需求
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