Роль скрытых слоёв в архитектуре нейронной сети заключается в том, что они выполняют основные задачи по обработке данных. 1

Эти слои находятся между входным и выходным слоями и позволяют модели фиксировать сложные взаимосвязи в данных с помощью нелинейных преобразований. 2

Каждый скрытый слой извлекает различные признаки из входных данных. 1 Например, в случае распознавания изображений первые скрытые слои могут обнаруживать простые элементы (края и углы), а последующие слои комбинируют эти элементы в более сложные структуры (формы и объекты). 1

Также скрытые слои повышают способность модели обобщать данные обучения, что делает их необходимыми для достижения высокой производительности в различных приложениях. 2

Количество скрытых слоёв потенциально бесконечно — их количество зависит от сложности задачи и архитектуры нейронной сети. 1