浅层神经网络是指在输入层和输出层之间仅包含一层或两层隐藏神经元的网络。这些模型更简单，并且通常适用于特征关系不是高度复杂的较简单任务。然而，他们可能难以学习大型或高维数据集中的复杂模式。
相比之下，深度神经网络 (dnn) 由多个隐藏层组成，允许它们在不同的抽象级别上学习分层特征表示。这些网络是图像识别、自然语言处理和语音识别等任务的强大工具，其中数据复杂且需要多级特征提取。
主要区别在于隐藏层的数量: 浅层网络更简单，层数更少，而深层网络由于其更深的结构可以建模更复杂的关系。
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网格搜索会详尽测试预定义超参数值的所有组合，而随机搜索会对随机组合进行采样。虽然更简单，但当只有几个超参数显著影响性能