Невозможно однозначно определить архитектуру нейронной сети только по количеству входов и выходов. В основном это зависит от количества обучающих примеров и от сложности задачи, которая должна решить нейронная сеть. Существуют задачи, для решения которых создаются миллионы скрытых слоев между одним выходом и одним входом сети, и, наоборот, миллионами входов и выходов и одним скрытым слоем.

В некоторых источниках предлагается правило, по которому количество входов суммируется с количеством выходов и делится на 2, иногда делится квадратный корень суммы, но не стоит опираться на этот метод серьезно.

Другие правила привязываются к количеству обучающих примеров, то есть использовать количество скрытых слоев и их весовых коэффициентов в десять раз меньшее, чем количество примеров. Но опять-таки опираться только на это не стоит.