Какие преимущества и недостатки имеет использование одного скрытого слоя в нейронных сетях?

Преимущества использования одного скрытого слоя в нейронных сетях:

• Повышение способности модели изучать сложные закономерности. 1 Скрытые слои позволяют сети фиксировать запутанные отношения в данных и улавливать сложные взаимосвязи. 1
• Улучшение обобщения невидимых данных. 1 Скрытые слои обеспечивают эффективное извлечение признаков и позволяют аппроксимировать сложные функции, что приводит к лучшей производительности в различных задачах. 1
• Мощная вычислительная система. 3 Даже с одним скрытым слоем перцептрон представляет собой достаточно мощную вычислительную систему. 3

Некоторые недостатки использования одного скрытого слоя в нейронных сетях:

• Сложность обучения. 3 Присутствие скрытого слоя может сделать процесс обучения немного более сложным, так как весовые коэффициенты между входным и скрытым слоями косвенно могут влиять на конечную ошибку. 3
• Переобучение. 14 Модель может обучаться шуму в обучающих данных, а не обобщаемым закономерностям. 1
• Сниженная интерпретируемость. 1 Скрытые слои могут вызывать проблемы с интерпретируемостью, затрудняя понимание того, как принимаются решения в сети. 1