在神经网络中,隐藏层的节点数约等于训练集[1]的特征数量,但是一般不要超过500。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对神经网络中隐藏层节点数设置原则的理解，特别是其与训练集特征数量的关系及经验上限。

解题核心思路：

1. 隐藏层节点数的作用：隐藏层节点数影响模型复杂度，过多可能导致过拟合，过少可能无法捕捉数据特征。
2. 经验法则：通常建议隐藏层节点数在输入特征数量的1-2倍之间，但需结合任务复杂度调整。
3. 上限限制：为防止计算资源浪费和过拟合，一般建议隐藏层节点数不超过500。

破题关键点：

• 题目中“约等于特征数量”符合经验范围，“不超过500”是合理上限，因此判断为正确。

题目解析：

1. 隐藏层节点数与特征数量的关系：
   隐藏层节点数通常与输入特征数量相关，但并非严格固定。若特征数量为$n$，隐藏层节点数常设为$n$或$2n$，但需根据任务调整。
2. 500节点的上限依据：
   较大的隐藏层（如超过500节点）可能需要更多数据支撑，否则易过拟合或计算效率低下。因此，500是经验上限建议。

结论：题目描述符合常见实践，故答案为A. 正确。