我有一组数据需要使用全连接深度神经网络（FC-DNN）进行训练和测试；我应该训练的输入数据大小接近3000，第一隐藏层的节点数最多可达4096，第三层也是4096，最后输出层的节点数应为3000。

我的问题是这个深度神经网络的大小是否合理和可接受？深度神经网络的最大合理大小是多少？

回答：

深度神经网络并没有最大合理的尺寸（无论是每层的节点数还是层数）。在某个特定点之后（这点真的取决于你试图解决的问题），应用多个Dense层会导致收益递减。事实上，这可能会导致过拟合，这是应该避免的。同时，如果没有残差连接，堆叠多个Dense层（使网络超级深）也可能导致梯度消失问题。

你应该手动尝试添加几层，只有当你发现你的网络表现不佳（低准确率/其他在你的问题中表示欠拟合的指标）时，才应该增加更多的层。

此外，对于最后一层，我认为你的问题不需要3000个神经元。如果是回归问题，一个带线性激活函数的神经元就足够了。只有当你有3000个不同的类别时，才需要3000个神经元（这里我们仅讨论回归和分类问题）。