隐藏层的数量对深度学习模型的性能有什么影响？

增加隐藏层的数量有助于深度学习模型捕获更复杂的特征和关系，同时可以减少手动特征工程的需求。然而，增加隐藏层数也会增加模型的复杂性，可能导致梯度消失或梯度爆炸问题，同时训练时间和过拟合的风险也会增加。因此，需要找到一个平衡点，以使模型在有效学习数据特征的同时不过于复杂。

蓝海大脑深度学习解决方案为用户提供灵活的配置选项和强大的功能模块，旨在帮助客户轻松构建高效且可扩展的深度学习模型。