通常，一个用于解决XOR问题的简单神经网络应该有2个输入，隐藏层有2个神经元，输出层有1个神经元。

然而，以下示例实现却有2个输出神经元，我不明白这是为什么：

https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples/blob/master/dl4j-examples/src/main/java/org/deeplearning4j/examples/feedforward/xor/XorExample.java

为什么作者要在其中设置2个输出神经元呢？

编辑：示例的作者指出他使用了4个隐藏层神经元，2个输出层神经元。但我仍然不明白为什么，为什么选择{4,2}的结构而不是{2,1}？

回答：

这被称为独热编码。其理念是每个类别对应一个神经元。每个神经元给出该类别的概率。

我不知道他为什么使用4个隐藏层神经元。2个应该就足够了（如果我记得没错的话）。