神经网络模型的复杂程度

2、早期的神经网络模型往往只包含一两个隐藏层，模型复杂度相对较低，难以处理大规模数据集和复杂的任务。 3、在缺乏大规模、高质量的数据集的情况下，早期的神经网络往往很难达到高精度的预测效果，因此也限制了其应用范围。

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一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。 一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。