Почему многослойные нейронные сети могут иметь проблемы с обучением по сравнению с однослойными?

Многослойные нейронные сети могут иметь проблемы с обучением по сравнению с однослойными по нескольким причинам:

• Сложность настройки нейронов скрытых слоёв. se.moevm.info Для решения этой проблемы нужно разработать наборы выходных сигналов, соответствующих входным, для каждого слоя сети, а это трудоёмкая операция, которая не всегда осуществима. se.moevm.info
• Неизвестность оптимальных выходных значений. cyberleninka.ru В многослойных сетях, в отличие от однослойных, оптимальные выходные значения всех слоёв, кроме последнего, неизвестны. cyberleninka.ru
• Переобучение. yandex.ru Если в скрытых слоях слишком много нейронов, то ограниченного количества информации в обучающем наборе недостаточно для обучения всех нейронов. yandex.ru
• Увеличение времени обучения. yandex.ru Даже если данных для обучения достаточно, чрезмерное количество нейронов в скрытых слоях может увеличить время, необходимое для обучения сети. yandex.ru

Чтобы избежать проблем с обучением многослойных сетей, необходимо достичь компромисса между слишком большим и слишком малым количеством нейронов в скрытых слоях. yandex.ru