A deep neural network-ökben, hoghy miért kell sok réteg és mekkora elemszámú rétegek jók, ezekre elméleti eredmények nem igazán szoktak lenni, vagy vannak erre újfajta eredmények?

A deep neural network-ökben alkalmazott sok réteg és meghatározott elemszámú rétegek kiválasztásának kérdése összetett és aktív kutatási terület a gépi tanulásban és a neurális hálózatokban. A jelenlegi megértés szerint nincs egyetlen általánosan elfogadott optimális rétegszám vagy rétegek elemszáma, amely minden probléma esetén hatékony lenne.

Az intuitív értelmezése helyes, hogy a sok réteg lehetővé teszi a hierarchikus jellemzők megfelelő reprezentálását, és az ilyen hierarchikus reprezentációk hatékonyan képesek kezelni komplex stimulusokat. Azonban a megfelelő rétegszám és méret meghatározása továbbra is aktív kutatási terület.

Az optimális rétegszám és rétegek elemszáma sok tényezőtől függhet, például a probléma komplexitásától, a rendelkezésre álló adatmennyiségtől és az alkalmazott architektúrától. Egyes kutatási eredmények azt mutatják, hogy a mélyebb hálózatok általában jobb reprezentációs képességgel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik a bonyolultabb relációk és mintázatok tanulását. Azonban túl mély hálózatok esetén előfordulhat a teljesítmény romlása a gradienseltűnés és a túltanulás problémáinak következtében.

A rétegszám és rétegek elemszámának megválasztásában általában empirikus módszerek és tapasztalatok alapján történik, amelyeket iteratív folyamatokkal és validációval támasztanak alá. Keresztvalidációval és hiperparaméter optimalizációs módszerekkel próbálják megtalálni a legjobb konfigurációt a konkrét problémára. Ezen kívül, az automatikus architektúra-kialakítás (automated architecture search) területén is fejlesztenek módszereket, amelyek automatikusan keresik az optimális rétegszámot és rétegek méretét az adott feladatra.