隱藏層數
一般是一層，因為大部分情況下都夠用了。理論上說，一個有兩個隱藏層的前饋神經網絡可以表示任意的非線性決策邊界。所以，可以說1到2個隱藏層。
隱藏層中的節點數
1.輸入層節點數 = 輸入向量維數
2.輸出層節點數 = 測試分類個數，或者預測的節點數
3隱含層節點數計算:
（1）假設輸入層的節點數是Nx，輸出層的節點數Ny，那么每個隱藏層中的節點數Nh一般在Nx和Ny之間，有人推薦Nh = sqrt(NxNy)，也有人推薦 Nh=Ns / c(Nx+Ny),其中Ns是樣本的數量，c是一個常數，通常選擇個位數。
（2）
當然以上都是根據經驗而來的，具體怎么選，還需要針對具體問題進行分析然后做交叉驗證。