为什么更深的网络更好？

方法： 该数据集由沿着 x 轴的 16 个等距点组成，每对相邻点都属于相反的类。一种特殊类型的深度神经网络（一种跨层共享权重的神经网络）具有固定数量（152）的参数，但测试了层的不同数量。

假设： 随着具有固定数量参数的神经网络中层数的增加，困难的分类问题的正确率将得到提高。

运行实验所需的时间： 28.688 s

此处，红点和蓝点代表属于不同类别的点。黑色的虚线表示最接近神经网络学习的训练数据近似值（若神经网络分配的分数大于零，则被预测为红点；否则，被预测为蓝点）。零线显示为黑色。

结论： 在大多实验中，正确率随深度的增加而增加。

讨论： 似乎更深的层允许从输入到输出的学习到的函数出现更多“急弯”。这似乎跟神经网络的轨迹长度有关（即衡量输入沿着固定长度的一维路径变化时，神经网络的输出量是多少）。