实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局部极小点，而且会使网络的学习速度变得很慢。
方法1： fangfaGorman 指出隐层结点数 s 与模式数 N 的关系是：s＝log2N；
方法二： Kolmogorov 定理表明，隐层结点数 s＝2n＋1（n 为输入层结点数）；
方法三： s＝sqrt（0.43mn＋0.12nn＋2.54m＋0.77n＋0.35）＋0.51 （ m 是输入层的个数，n 是输出层的个数）。
