在設計倒傳遞類神經網路（Back Propagation Neural Network）以判別客戶性別時，首先需要確定輸入層的神經元數量。輸入層的神經元數量應與輸入數據的特徵數量相對應。在此例中，CUSTOMER 資料表包含了以下欄位：
Freq：購物頻率（平均每月購買次數）
UnitPrice：單價（購買商品平均單價）
Amount：每筆購物總價（平均單次購物總價）
Discount：購物折扣率（所購商品平均折扣率）
Payment：付款方式（主要付款方式：現金、信用卡、行動支付等）
Sex：性別
在訓練神經網路時，性別（Sex）是我們的目標變數，而其他的欄位是我們的特徵。因此，應於輸入層設計的神經元數量應等於特徵數量。
輸入層的神經元數量
Freq
UnitPrice
Amount
Discount
Payment
總共有5個特徵，因此輸入層應設計5個神經元。
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