ニューラルネットワークの変数の数とサンプル数

質問

ニューラルネットワークでは解析に用いる変数の数とサンプル数をどの程度の割合にすればよいのか、教えてください（例えば、変数：サンプル数＝3:100のように）。
またその情報が記載されているHPや文献もできればお願いします。
変数の数を増やせばサンプル数も多く必要になるのは、文献などに記載されていることがあるのですが、実際の数についての記載が見つからないのでよろしくお願いします。

回答No.2

goma_2000

質問者さんがどのような意味で用いられているか判りませんが、ニューラルネットワークでの変数(=自由度)とは、ニューロン間のリンク(結合加重)になります。

なので、単純に入力変数の数だけではなく、複数層の隠れ層を持つ場合は隠れ層のニューロンの数や出力層のニューロンの数にも依存します。（カテゴリ変数の数量化の仕方にももちろん依存します）

恐らく、過剰学習を問題としているのだと思いますが、一般的に変数の数とサンプル数の関係について述べられている文献は見たことがありません。
少なくとも変数の数と同じということはまずいです。

一般的には、過剰学習を問題にしているのであれば、交差検証などによって確かめられるのが確実かと思います。

回答No.1

tatsumi01

ニューラルネットワークの「変数」って何ですか。ニューロン数のことでしょうか。ニューロン数として、全素子数か隠れ層の素子数か。それとも、入力データの次元でしょうか。