选择神经网络中的层数取决于问题的复杂性和数据集。对于诸如线性回归之类的简单任务，具有一层或两层的浅层网络可能就足够了。然而，像图像识别或语言处理这样的更复杂的问题受益于可以提取分层特征的更深层次的架构。
实验和验证是确定最佳层数的关键。从基线模型开始，然后迭代添加层，同时监视验证集的性能。太少的层可能导致欠拟合，而太多的层可能导致过拟合或计算效率低下。
利用特定领域的架构，如用于图像任务的cnn或用于NLP的转换器，通常是有效的。诸如ResNet或BERT之类的预定义体系结构为许多应用程序提供了良好的起点。在使用有限的数据或计算资源时，请考虑迁移学习。