为了优化节点结构，建议以下步骤

1. 分析输入层到第三层的数据分布：确保输入层和各层的数据分布适合当前的激活函数，避免过拟合或欠拟合。

2. 调整激活函数：

   • 输入层：使用 ReLU 或 tanh。
   • 第一层：使用 ReLU 或 tanh。
   • 第二层：同样考虑 ReLU 或 tanh。
   • 第三层：使用 Softmax 函数以适合分类任务。
   • 输出层：使用 sigmoid 或 Softmax。

3. 调整节点数：

   • 检查各层的节点数是否合理,避免过多或过少。
   • 第三层节点数如果过少,可能需要增加；过多可能导致过拟合。

4. 优化学习率和优化算法：

   • 使用 Adam 优化器，可能效果更好。
   • 或尝试梯度下降优化。

5. 引入Dropout层：

   在第二层或第三层添加Dropout层,防止过拟合。

6. 进行数据预处理：

   • 归一化或标准化数据。
   • 进行特征选择或降维,如PCA。

7. 检查数据分布和不平衡问题：

   使用 SMOTE 或其他方法处理类别不平衡。

8. 评估模型性能：

   • 使用交叉熵损失函数和准确率作为评估指标。
   • 分析训练曲线,检查梯度消失或爆炸的情况。

通过以上步骤,可以逐步调整节点结构，提升第三层的准确率。