隐藏层的数量对深度学习模型的性能有什么影响？

在深度学习模型中，隐藏层的数量会对模型的性能和行为产生显著影响。主要体现在表示能力、特征抽象、梯度消失和梯度爆炸、过拟合、架构设计和迁移学习等方面。隐藏层的最佳数量取决于问题、可用数据和现有的计算资源。通常建议从相对较浅的架构开始，并逐渐增加深度，同时监控验证性能，以避免不必要的复杂性或过度拟合。超参数调整和实验对于为给定任务找到正确的架构至关重要。

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