Это полностью зависит от проблемы, которую вы пытаетесь сделать моделью. Чем больше у вас слоев, тем сложнее тренировать сеть (требуется больше вычислительной мощности). Тем не менее, чем глубже слой, тем более сложные проблемы он может решить.
Джеффри Хинтон писал в своем tutorial:
Сколько строк кода следует использование программы AI и как долго должны быть каждая строка? - Это, очевидно, глупый вопрос.
• Глубокие сети убеждений дают создателю большую свободу.
- Как лучше всего использовать это свобода зависит от задачи.
- С достаточно узких слоями мы можем моделировать любое распределение по бинарным векторам (Sutskever & Hinton, 2007)
• Если свобода пугает вас, придерживаться выпуклой оптимизации моделей мелкой , которые явно недостаточны для выполнения искусственного Intelligence.
Из того, что я знаю, количество слоев обычно не очень велико. Here (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014), например. Команда google использовала сеть с 22 слоями.
Это невозможно ответить должным образом, поскольку нет конкретной «глубокой нейронной сети», а представляет собой набор архитектур, которые следуют глубоководной парадигме. Все они совершенно разные по своей глубине. Если вы действительно заинтересованы, вам нужно будет выбрать один и прочитать ученому Google, что говорят последние газеты. – runDOSrun