决定在人工神经网络中设置多少层和神经元。

决定在人工神经网络中设置多少层和神经元是一个复杂的问题，通常需要根据具体的应用场景和问题要求进行调整和优化。以下是一个简单的示例，展示如何使用交叉验证来决定网络的层数和神经元数量。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 准备数据集
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 定义神经网络模型
mlp = MLPClassifier()

# 定义参数空间，包括层数和神经元数量
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (20,), (30,)],
}

# 使用网格搜索来寻找最佳参数
grid_search = GridSearchCV(mlp, param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳参数
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)

在上述代码中，我们使用了sklearn中的MLPClassifier类来构建神经网络模型。通过定义一个参数空间param_grid来包含不同的层数和神经元数量的组合，然后使用GridSearchCV类进行交叉验证，找到最佳的参数组合。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行更复杂的调整和优化。此外，还可以考虑其他因素，如数据集的大小、特征的维度、模型的训练时间等来决定网络的层数和神经元数量。