理論上和實踐上，是MLPclassifier的隱藏層（參考hidden_??layer_sizes）
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(4, 3, 2, 1),
max_iter = 100, activation = 'relu',
solver = 'adam', verbose = type_spec_from_value,
random_state = 100, learning_rate = 'invscaling',
early_stopping=False
)
與 tensorflow/keras 的 Dense 層相同
mlp = Sequential()
mlp.add(Dense(4))
mlp.add(Dense(3))
mlp.add(Dense(2))
mlp.add(Dense(3))
?
uj5u.com熱心網友回復：
是的，它們是一樣的。在這兩種情況下，引數都指定了神經元的數量。
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